QianfanEmbeddingsEndpoint#

class langchain_community.embeddings.baidu_qianfan_endpoint.QianfanEmbeddingsEndpoint[source]#

基础类：BaseModel, Embeddings

百度千帆嵌入模型。

Setup:

要使用，您应该安装qianfan python包，并设置环境变量QIANFAN_AK，QIANFAN_SK。

pip install qianfan
export QIANFAN_AK="your-api-key"
export QIANFAN_SK="your-secret_key"
Instantiate:
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint

embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()
Embed:
# embed the documents
vectors = embeddings.embed_documents([text1, text2, ...])

# embed the query
vectors = embeddings.embed_query(text)

# embed the documents with async
vectors = await embeddings.aembed_documents([text1, text2, ...])

# embed the query with async
vectors = await embeddings.aembed_query(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 chunk_size: int = 16#

当输入多个文本时的块大小

param client: Any = None#

千帆客户端

param endpoint: str = ''#

千帆嵌入的端点，如果使用自定义模型则必填。

param init_kwargs: Dict[str, Any] [Optional]#

初始化qianfan客户端的init kwargs，例如query_per_second，它与qianfan资源对象相关联以限制QPS

param model: str | None = None#

模型名称 你可以从https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu获取

for now, we support Embedding-V1 and - Embedding-V1 （默认模型） - bge-large-en - bge-large-zh

预设模型映射到一个端点。 如果设置了endpoint，model将被忽略

param model_kwargs: Dict[str, Any] [Optional]#

使用do进行模型调用时的额外参数。

param qianfan_ak: SecretStr | None = None (alias 'api_key')#

千帆应用apikey

param qianfan_sk: SecretStr | None = None (alias 'secret_key')#

千帆应用密钥

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]][source]#

使用AutoVOT算法嵌入一系列文本文档。

Parameters:

文本 (列表[字符串]) – 要嵌入的文本文档列表。

Returns:

输入列表中每个文档的嵌入列表。

每个嵌入表示为一个浮点值列表。

Return type:

列表[列表[浮点数]]

embed_query(text: str) → List[float][来源]#

嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str) – 要嵌入的文本。

Returns:

嵌入。

Return type:

列表[float]

classmethod validate_environment(values: Dict) → Dict[source]#

验证环境变量或配置文件中的qianfan_ak和qianfan_sk是否可用。

使用ak、sk、model、endpoint初始化千帆嵌入客户端

Parameters:

  • values (Dict) – 包含配置信息的字典，必须包括

  • qianfan_sk (字段 的 qianfan_ak 和)

Returns:

包含配置信息的字典。如果环境变量或配置文件中未提供qianfan_ak和qianfan_sk，则返回原始值；否则，返回包含qianfan_ak和qianfan_sk的值。

Raises:

  • ValueError – 未找到qianfan包，请使用`pip install安装

  • qianfan` –

Return type:

字典

使用 QianfanEmbeddingsEndpoint 的示例