langchain_experimental.rl_chain.base.embed

langchain_experimental.rl_chain.base.embed(to_embed: Union[str, _Embed, Dict, List[Union[str, _Embed]], List[Dict]], model: Any, namespace: Optional[str] = None) → List[Dict[str, Union[str, List[str]]]]

使用SentenceTransformer模型（或具有encode函数的模型）对动作或上下文进行嵌入。

langchain_experimental.rl_chain.base.to_embed

(Union[Union(str, _Embed(str)), Dict, List[Union(str, _Embed(str))], List[Dict]], required) 要嵌入的文本，可以是字符串、字符串列表、字典或字典列表。

langchain_experimental.rl_chain.base.namespace

(str, optional) 当未提供字典或字典列表时使用的默认命名空间。

langchain_experimental.rl_chain.base.model

(Any, required) 用于嵌入的模型

返回值

一个字典列表，其中每个字典都使用命名空间作为键，嵌入的字符串作为值

返回类型

List[Dict[str, str]]

参数

• to_embed (Union[str, _Embed, Dict, List[Union[str, _Embed]], List[Dict]]) –

• model (Any) –

• namespace (Optional[str]) –