ErnieEmbeddings

class langchain_community.embeddings.ernie.ErnieEmbeddings

基础类：BaseModel, Embeddings

自版本0.0.13起已弃用：请改用QianfanEmbeddingsEndpoint。

Ernie Embeddings V1 嵌入模型。

通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。

如果输入数据无法验证以形成有效模型，则引发 [ValidationError][pydantic_core.ValidationError]。

self 被显式地设为仅位置参数，以允许 self 作为字段名称。

param access_token: str | None = None

param chunk_size: int = 16

param ernie_api_base: str | None = None

param ernie_client_id: str | None = None

param ernie_client_secret: str | None = None

param model_name: str = 'ErnieBot-Embedding-V1'

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

异步嵌入搜索文档。

Parameters:

文本 (列表[字符串]) – 要嵌入的文本列表

Returns:

嵌入列表，每个文本对应一个。

Return type:

列表[列表[浮点数]]

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

异步嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[浮点数]

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

嵌入搜索文档。

Parameters:

文本 (列表[字符串]) – 要嵌入的文本列表

Returns:

嵌入列表，每个文本对应一个。

Return type:

列表[列表[浮点数]]

embed_query(text: str) → List[float]

嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[浮点数]

classmethod validate_environment(values: Dict) → Dict

Parameters:

值 (字典)

Return type:

字典

使用ErnieEmbeddings的示例

• ERNIE