OpenVINO嵌入#

class langchain_community.embeddings.openvino.OpenVINOEmbeddings[source]#

基础类:BaseModel, Embeddings

OpenVINO 嵌入模型。

示例

from langchain_community.embeddings import OpenVINOEmbeddings

model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {'device': 'CPU'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True}
ov = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

初始化 sentence_transformer。

param encode_kwargs: Dict[str, Any] [Optional]#

调用模型的encode方法时要传递的关键字参数。

param model_kwargs: Dict[str, Any] [Optional]#

传递给模型的关键字参数。

param model_name_or_path: str [Required]#

HuggingFace 模型 ID。

param ov_model: Any = None#

OpenVINO 模型对象。

param show_progress: bool = False#

是否显示进度条。

param tokenizer: Any = None#

嵌入模型的分词器。

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]#

使用HuggingFace变压器模型计算文档嵌入。

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][来源]#

使用HuggingFace变压器模型计算查询嵌入。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[float]

encode(sentences: Any, batch_size: int = 4, show_progress_bar: bool = False, convert_to_numpy: bool = True, convert_to_tensor: bool = False, mean_pooling: bool = False, normalize_embeddings: bool = True) Any[来源]#

计算句子嵌入。

Parameters:
  • sentences (任何) – 要嵌入的句子。

  • batch_size (int) – 用于计算的批量大小。

  • show_progress_bar (bool) – 是否输出进度条。

  • convert_to_numpy (bool) – 输出是否应为numpy向量的列表。

  • convert_to_tensor (bool) – 输出是否应该是一个大的张量。

  • mean_pooling (bool) – 是否对返回的向量进行池化。

  • normalize_embeddings (bool) – 是否对返回的向量进行归一化。

Returns:

默认情况下,一个形状为 [num_inputs, output_dimension] 的二维 numpy 数组。

Return type:

任何

save_model(model_path: str) bool[来源]#
Parameters:

model_path (str)

Return type:

布尔

使用 OpenVINOEmbeddings 的示例