嵌入#
- class langchain_core.embeddings.embeddings.Embeddings[来源]#
嵌入模型的接口。
这是一个用于实现文本嵌入模型的接口。
文本嵌入模型用于将文本映射到一个向量（n维空间中的一个点）。
相似的文本通常会被映射到这个空间中彼此接近的点。关于什么是“相似”以及如何在这个空间中测量“距离”的具体细节，取决于特定的嵌入模型。
此抽象包含一个用于嵌入文档列表的方法和一个用于嵌入查询文本的方法。查询文本的嵌入预期为单个向量，而文档列表的嵌入预期为向量列表。
通常查询嵌入与文档嵌入是相同的，但这种抽象允许独立处理它们。
除了同步方法外，此接口还提供了方法的异步版本。
默认情况下，异步方法是使用同步方法实现的； 然而，出于性能原因，实现可能会选择使用异步原生实现来覆盖异步方法。
方法
aembed_documents(texts)异步嵌入搜索文档。
aembed_query(text)异步嵌入查询文本。
embed_documents(texts)嵌入搜索文档。
embed_query(text)嵌入查询文本。
- async aembed_documents(texts: list[str]) list[list[float]][source]#
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][source]#
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]
使用嵌入的示例