AsyncOpenAITextEmbedEmbeddingClient#

class langchain_community.embeddings.textembed.AsyncOpenAITextEmbedEmbeddingClient(host: str = 'http://localhost:8000/v1', api_key: str | None = None, aiosession: ClientSession | None = None)[源代码]#

一个用于处理对TextEmbed API的同步和异步请求的客户端。

Parameters:
  • host (str)

  • api_key (str | None)

  • aiosession (ClientSession | None)

host#

TextEmbed API 的基础 URL。

Type:

字符串

api_key#

用于与TextEmbed API进行身份验证的API密钥。

Type:

字符串

aiosession#

用于异步请求的aiohttp会话。

Type:

可选[aiohttp.ClientSession]

_batch_size#

单个请求的最大批量大小。

Type:

整数

方法

__init__([host, api_key, aiosession])

aembed(model, texts)

异步嵌入一组文本。

embed(model, texts)

同步嵌入一组文本。

__init__(host: str = 'http://localhost:8000/v1', api_key: str | None = None, aiosession: ClientSession | None = None) None[source]#
Parameters:
  • host (str)

  • api_key (str | None)

  • aiosession (ClientSession | None)

Return type:

async aembed(model: str, texts: List[str]) List[List[float]][source]#

异步嵌入文本列表。

Parameters:
  • model (str) – 用于嵌入的模型。

  • texts (List[str]) – 要嵌入的文本列表。

Returns:

文本的嵌入列表。

Return type:

列表[列表[浮点数]]

embed(model: str, texts: List[str]) List[List[float]][source]#

同步嵌入文本列表。

Parameters:
  • model (str) – 用于嵌入的模型。

  • texts (List[str]) – 要嵌入的文本列表。

Returns:

文本的嵌入列表。

Return type:

列表[列表[浮点数]]