GigaChatEmbeddings

class langchain_community.embeddings.gigachat.GigaChatEmbeddings

基础类：BaseModel, Embeddings

自版本0.3.5起已弃用：请改用:class:`~langchain_gigachat.GigaChatEmbeddings`。在langchain-community==1.0之前不会移除。

GigaChat 嵌入模型。

示例

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

GigaChat的访问令牌

param auth_url: str | None = None

认证URL

param base_url: str | None = None

基础API URL

param ca_bundle_file: str | None = None

param cert_file: str | None = None

param credentials: str | None = None

认证令牌

param key_file: str | None = None

param key_file_password: str | None = None

param model: str | None = None

使用的模型名称。

param password: str | None = None

用于认证的密码

param scope: str | None = None

访问令牌的权限范围

param timeout: float | None = 600

请求的超时时间。默认情况下，它适用于长时间请求。

param user: str | None = None

用于认证的用户名

param verify_ssl_certs: bool | None = None

检查所有请求的证书

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

使用GigaChat嵌入模型嵌入文档。

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[float]]

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

使用GigaChat嵌入模型嵌入查询。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[float]

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

使用GigaChat嵌入模型嵌入文档。

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[float]]

embed_query(text: str) → List[float]

使用GigaChat嵌入模型嵌入查询。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[float]

classmethod validate_environment(values: Dict) → Dict

验证环境中的认证数据和Python包是否已安装。

Parameters:

值 (字典)

Return type:

字典

使用 GigaChatEmbeddings 的示例

• GigaChat

• Salute Devices