语义向量计算（Embedding）

更新时间：2024-08-29

简介

语义向量计算组件（Embedding）支持将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景

Embedding-V1，是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，在Embedding模块中，我们使用Embedding-V1作为默认模型

import appbuilder
from appbuilder import Message
# 请先确保您设置了密钥
embedding = appbuilder.Embedding()

请注意，您必须确保字符串的token长度小于384

out = embedding("hello world!")
# 得到一个长度为384的float数组
print(out.content)

outs = embedding.batch(["hello", "world"])
# 得到一个长度为 2 x 384的float 二维数组
print(out.content)

query = Message("你好，世界！")
out = embedding(query)
# 得到一个长度为384的float数组
print(out.content)

query = Message([
    "你好",
    "世界"
])
outs = embedding.batch(query)
# 得到一个长度为 2 x 384的float 二维数组
print(outs.content)

无

embedding("hello world!")

embedding.batch(["hello", "world"])