langchain_community.embeddings.textembed
.TextEmbedEmbeddings¶
- class langchain_community.embeddings.textembed.TextEmbedEmbeddings[source]¶
基础:
BaseModel
,Embeddings
一个用于处理向TextEmbed API发送嵌入请求的类。
- model¶
用于嵌入的TextEmbed模型ID。
- api_url¶
TextEmbed API的基础URL。
- api_key¶
用于验证TextEmbed API的API密钥。
- client¶
TextEmbed客户端实例。
示例
from langchain_community.embeddings import TextEmbedEmbeddings embeddings = TextEmbedEmbeddings( model="sentence-transformers/clip-ViT-B-32", api_url="http://localhost:8000/v1", api_key="<API_KEY>" )
更多信息: https://github.com/kevaldekivadiya2415/textembed/blob/main/docs/setup.md
通过解析和验证从关键字参数输入的数据来创建一个新的模型。
如果输入数据无法解析为有效的模型,则引发ValidationError。
- 参数api_key: str = 'None'¶
用于认证的API密钥
- 参数api_url: str = 'http://localhost:8000/v1'¶
要使用的端点URL。
- 参数client: Any = None¶
TextEmbed客户端。
- 参数model: str [必需]¶
底层的TextEmbed模型ID。
- 异步aembed_documents(texts: List[str]) List[List[float]] [source]¶
异步调用TextEmbed的嵌入端点。
- 参数
texts (列表[str]) – 要嵌入的文本列表。
- 返回
嵌入列表,每个文本一个。
- 返回类型
列表[列表[float]]
- async aembed_query(text: str) List[float] [源代码]¶
异步调用TextEmbed的嵌入端点以对单个查询进行嵌入。
- 参数
text (str) – 要嵌入的文本。
- 返回
文本的嵌入。
- 返回类型
浮点列表