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）嵌入动作或上下文。

属性:

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。 namespace: (str, optional) 在未提供字典或字典列表时要使用的默认命名空间。 model: (Any, required) 用于嵌入的模型

返回:

List[Dict[str, str]]: 一个字典列表，每个字典的键是命名空间，值是嵌入的字符串

Parameters

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

• model (Any) –

• namespace (Optional[str]) –

Return type

List[Dict[str, Union[str, List[str]]]]