langchain_experimental.open_clip.open_clip.OpenCLIPEmbeddings

class langchain_experimental.open_clip.open_clip.OpenCLIPEmbeddings

基类: BaseModel, Embeddings

OpenCLIP 向量嵌入模型。

通过解析和验证关键字参数中的输入数据来创建一个新模型。

如果输入数据无法解析成有效的模型，则引发 ValidationError。

参数 checkpoint: str = 'laion2b_s32b_b79k'

参数 model: Any = None

参数 model_name: str = 'ViT-H-14'

参数 preprocess: Any = None

参数 tokenizer: Any = None

异步 aembed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]]

异步嵌入搜索文档。

参数

texts (列表[str]) – 要嵌入的文本列表。

返回

嵌入列表。

返回类型

列表[列表[float]]

异步 aembed_query(text: str) → List[float]

异步嵌入查询文本。

参数

text (str) – 要嵌入的文本。

返回

嵌入结果。

返回类型

列表[float]

embed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]]

嵌入搜索文档。

参数

texts (列表[str]) – 要嵌入的文本列表。

返回

嵌入列表。

返回类型

列表[列表[float]]

embed_image(uris: List[str]) → List[List[float]]

参数

uris (字符串列表) –

返回类型

列表[列表[float]]

embed_query(text: str) → List[float]

嵌入查询文本。

参数

text (str) – 要嵌入的文本。

返回

嵌入结果。

返回类型

列表[float]

使用 OpenCLIPEmbeddings 的示例

• OpenClip

• SingleStoreDB