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如何将文本转换为向量?(方法四)

作者:DashVector
  • 2024-08-29
    陕西
  • 本文字数:797 字

    阅读完需:约 3 分钟

如何将文本转换为向量?(方法四)

本文介绍如何通过百川智能向量化模型文本转换为向量 ,并入库至向量检索服务 DashVector 中进行向量检索。

前提条件

百川智能向量化模型

简介


说明


关于百川智能向量化模型更多信息请参考:百川智能向量化模型

使用示例

说明


需要进行如下替换代码才能正常运行:


  1. DashVector api-key 替换示例中的{your-dashvector-api-key}

  2. DashVector Cluster Endpoint 替换示例中的{your-dashvector-cluster-endpoint}

  3. 百川智能 api-key 替换示例中的{your-baichuan-api-key}


Python


from dashvector import Clientimport requestsfrom typing import List

# 调用百川智能向量化模型服务,将文本embedding为向量def generate_embeddings(texts: List[str]): headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer {your-baichuan-api-key}' } data = {'input': texts, 'model': 'Baichuan-Text-Embedding'} response = requests.post('http://api.baichuan-ai.com/v1/embeddings', headers=headers, json=data) return [record["embedding"] for record in response.json()["data"]]

# 创建DashVector Clientclient = Client( api_key='{your-dashvector-api-key}', endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}')
# 创建DashVector Collectionrsp = client.create('baichuan-text-embedding', 1024)assert rspcollection = client.get('baichuan-text-embedding')assert collection
# 向量入库DashVectorcollection.insert( ('ID1', generate_embeddings(['阿里云向量检索服务DashVector是性能、性价比具佳的向量数据库之一'])[0]))
# 向量检索docs = collection.query( generate_embeddings(['The best vector database'])[0])print(docs)
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