NLPCloud嵌入

class langchain_community.embeddings.nlpcloud.NLPCloudEmbeddings

基础类：BaseModel, Embeddings

NLP Cloud 嵌入模型。

要使用，您应该已经安装了nlpcloud python包

示例

from langchain_community.embeddings import NLPCloudEmbeddings

embeddings = NLPCloudEmbeddings()

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 gpu: bool [Required]

param model_name: str [Required]

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]]

使用NLP Cloud嵌入文档列表。

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NLP Cloud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

验证环境中是否存在API密钥和Python包。

Parameters:

值 (字典)

Return type:

字典

使用 NLPCloudEmbeddings 的示例

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