ClovaXEmbeddings#

class langchain_community.embeddings.naver.ClovaXEmbeddings[source]#

基础类：BaseModel, Embeddings

NCP ClovaStudio 嵌入 API。

以下环境变量在构造函数中以小写形式设置或传递： - NCP_CLOVASTUDIO_API_KEY - NCP_APIGW_API_KEY - NCP_CLOVASTUDIO_APP_ID

示例

from langchain_community import ClovaXEmbeddings

model = ClovaXEmbeddings(model="clir-emb-dolphin")
output = embedding.embed_documents(documents)

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 base_url: str | None = None#: 如果没有提供，则自动从环境中推断出 NCP_CLOVASTUDIO_API_BASE_URL。

param ncp_apigw_api_key: SecretStr | None = None (alias 'apigw_api_key')#: 如果没有提供，则自动从环境中推断出 NCP_APIGW_API_KEY。

param ncp_clovastudio_api_key: SecretStr | None = None (alias 'api_key')#: 如果没有提供，则自动从环境中推断出NCP_CLOVASTUDIO_API_KEY。

param service_app: bool = False#: false: 使用 testapp, true: 在 NCP Clova Studio 上使用服务应用

param timeout: int = 60#

Constraints:

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

异步嵌入搜索文档。

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

异步嵌入查询文本。

default_headers() → Dict[str, Any][source]#

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

嵌入搜索文档。

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

嵌入查询文本。