SolarEmbeddings#

class langchain_community.embeddings.solar.SolarEmbeddings[source]#

基础类：BaseModel, Embeddings

自版本0.0.34起已弃用：请改用:class:`~langchain_upstage.ChatUpstage`。在langchain-community==1.0之前不会移除。

Solar的嵌入服务。

要使用，您应该设置环境变量``SOLAR_API_KEY``为您的API令牌，或者将其作为命名参数传递给构造函数。

示例

from langchain_community.embeddings import SolarEmbeddings
embeddings = SolarEmbeddings()

query_text = "This is a test query."
query_result = embeddings.embed_query(query_text)

document_text = "This is a test document."
document_result = embeddings.embed_documents([document_text])

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 endpoint_url: str = 'https://api.upstage.ai/v1/solar/embeddings'#: 使用的端点URL。

param model: str = 'solar-1-mini-embedding-query'#: 使用的嵌入模型名称。

param solar_api_key: SecretStr | None = None#: Solar API 的 API 密钥。

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

Parameters:: 文本 (str)
Return type:: 列表[列表[float]]

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

使用Solar嵌入端点嵌入文档。

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][source]#

使用Solar嵌入端点嵌入查询。

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[source]#

验证API密钥是否存在于环境中。

Parameters:: 值 (字典)
Return type:: 字典

使用 SolarEmbeddings 的示例

Solar