langchain_community.embeddings.titan_takeoff.TitanTakeoffEmbed

class langchain_community.embeddings.titan_takeoff.TitanTakeoffEmbed(base_url: str = 'http://localhost', port: int = 3000, mgmt_port: int = 3001, models: List[ReaderConfig] = [])[source]

与Takeoff推理API接口进行模型嵌入。

用于发送嵌入请求并部署嵌入阅读器与Takeoff。

示例:

这是一个部署嵌入模型并发送请求的示例。

初始化Titan Takeoff嵌入式包装器。

参数:

base_url (str, 可选): Takeoff推理服务器监听的基本URL。默认为”http://localhost”。 port (int, 可选): Takeoff推理API监听的端口号。默认为3000。 mgmt_port (int, 可选): Takeoff管理API监听的端口号。默认为3001。 models (List[ReaderConfig], 可选): 您想要在其中启动的任何读取器。默认为[]。

抛出:

ImportError: 如果您尚未安装takeoff-client，则会出现ImportError。要解决此问题，请运行 pip install ‘takeoff-client==0.4.0’。

Attributes

base_url

//localhost"。

client

Takeoff客户端Python SDK用于与Takeoff API进行交互

embed_consumer_groups

Takeoff中包含嵌入模型的消费者组

mgmt_port

Titan Takeoff（Pro）服务器的管理端口。默认值为3001。

port

Titan Takeoff（Pro）服务器的端口。默认值为3000。

Methods

__init__([base_url, port, mgmt_port, models])

初始化Titan Takeoff嵌入式包装器。

aembed_documents(texts)

Asynchronous 嵌入搜索文档。

aembed_query(text)

Asynchronous 嵌入查询文本。

embed_documents(texts[, consumer_group])

嵌入文档。

embed_query(text[, consumer_group])

嵌入查询。
Parameters

  • base_url (str) –

  • port (int) –

  • mgmt_port (int) –

  • models (List[ReaderConfig]) –

__init__(base_url: str = 'http://localhost', port: int = 3000, mgmt_port: int = 3001, models: List[ReaderConfig] = [])[source]

初始化Titan Takeoff嵌入式包装器。

参数:

base_url (str, 可选): Takeoff推理服务器监听的基本URL。默认为”http://localhost”。 port (int, 可选): Takeoff推理API监听的端口号。默认为3000。 mgmt_port (int, 可选): Takeoff管理API监听的端口号。默认为3001。 models (List[ReaderConfig], 可选): 您想要在其中启动的任何读取器。默认为[]。

抛出:

ImportError: 如果您尚未安装takeoff-client，则会出现ImportError。要解决此问题，请运行 pip install ‘takeoff-client==0.4.0’。

Parameters

  • base_url (str) –

  • port (int) –

  • mgmt_port (int) –

  • models (List[ReaderConfig]) –

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

Asynchronous 嵌入搜索文档。

Parameters

texts (List[str]) –

Return type

List[List[float]]

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

Asynchronous 嵌入查询文本。

Parameters

text (str) –

Return type

List[float]

embed_documents(texts: List[str], consumer_group: Optional[str] = None) → List[List[float]][source]

嵌入文档。

参数:

texts (List[str]): 需要嵌入的提示/文档列表 consumer_group (Optional[str], optional): 发送请求的消费者组，包含嵌入模型。默认为None。

返回:

List[List[float]]: 嵌入列表

Parameters

  • texts (List[str]) –

  • consumer_group (Optional[str]) –

Return type

List[List[float]]

embed_query(text: str, consumer_group: Optional[str] = None) → List[float][source]

嵌入查询。

参数：

text（str）：要嵌入的提示/文档 consumer_group（Optional[str]，可选）：发送请求的消费者组，其中包含嵌入模型。默认为None。

返回：

List[float]：嵌入

Parameters

  • text (str) –

  • consumer_group (Optional[str]) –

Return type

List[float]

Examples using TitanTakeoffEmbed