VoyageAI嵌入#

class langchain_voyageai.embeddings.VoyageAIEmbeddings[source]#

基础类:BaseModel, Embeddings

VoyageAIEmbeddings 嵌入模型。

示例

from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings

model = VoyageAIEmbeddings()

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 batch_size: int [Required]#
param model: str [Required]#
param output_dimension: Literal[256, 512, 1024, 2048] | None = None#
param show_progress_bar: bool = False#
param truncation: bool = True#
param voyage_api_key: SecretStr [Optional] (alias 'api_key')#
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[float]]

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[float]

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

嵌入搜索文档。

Parameters:

文本 (列表[字符串])

Return type:

列表[列表[float]]

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

嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str)

Return type:

列表[float]