CloudflareWorkersAIEmbeddings#

class langchain_community.embeddings.cloudflare_workersai.CloudflareWorkersAIEmbeddings[source]#

基础类：BaseModel, Embeddings

Cloudflare Workers AI 嵌入模型。

要使用，您需要提供一个API令牌和账户ID来访问Cloudflare Workers AI。

示例

from langchain_community.embeddings import CloudflareWorkersAIEmbeddings

account_id = "my_account_id"
api_token = "my_secret_api_token"
model_name =  "@cf/baai/bge-small-en-v1.5"

cf = CloudflareWorkersAIEmbeddings(
    account_id=account_id,
    api_token=api_token,
    model_name=model_name
)

初始化 Cloudflare Workers AI 客户端。

param account_id: str [Required]#

param api_base_url: str = 'https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts'#

param api_token: str [Required]#

param batch_size: int = 50#

param headers: Dict[str, str] = {'Authorization': 'Bearer '}#

param model_name: str = '@cf/baai/bge-base-en-v1.5'#

param strip_new_lines: bool = True#

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_documents(texts: List[str]) → List[List[float]][source]#

使用Cloudflare Workers AI计算文档嵌入。

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][来源]#

使用Cloudflare Workers AI计算查询嵌入。

Parameters:: 文本 (str) – 要嵌入的文本。
Returns:: 文本的嵌入。
Return type:: 列表[float]

使用 CloudflareWorkersAIEmbeddings 的示例