OVHCloud嵌入

class langchain_community.embeddings.ovhcloud.OVHCloudEmbeddings

基础类：BaseModel, Embeddings

OVHcloud AI 端点嵌入。

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 = ''

OVHcloud AI 端点模型名称用于嵌入生成

param model_name: str = ''

OVHcloud AI 终端区域

param region: str = 'kepler'

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]]

嵌入文档列表。 :param texts: 要嵌入的文本列表。 :type texts: List[str]

Returns:

嵌入列表，每个输入文本对应一个。

Return type:

列表[列表[浮点数]]

Parameters:

文本 (列表[字符串])

embed_query(text: str) → List[float]

嵌入单个查询文本。 :param text: 要嵌入的文本。 :type text: str

Returns:

文本的嵌入。

Return type:

列表[浮点数]

Parameters:

文本 (str)

使用 OVHCloudEmbeddings 的示例

• OVHcloud