GooglePalmEmbeddings#

class langchain_community.embeddings.google_palm.GooglePalmEmbeddings[source]#

基础类:BaseModel, Embeddings

Google的PaLM嵌入API。

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 client: Any [Required]#
param google_api_key: str | None [Required]#
param model_name: str = 'models/embedding-gecko-001'#

使用的模型名称。

param show_progress_bar: bool = False#

是否显示tqdm进度条。必须安装tqdm

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。

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:

嵌入。

Return type:

列表[浮点数]

embed_documents(texts: List[str]) List[List[float]][source]#

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。

Return type:

列表[列表[float]]

embed_query(text: str) List[float][source]#

嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str)

Return type:

列表[float]

classmethod validate_environment(values: Dict) Dict[source]#

验证API密钥,Python包是否存在。

Parameters:

(字典)

Return type:

字典

使用 GooglePalmEmbeddings 的示例