该类继承了BaseModel和Embeddings,表示这是一个用于生成文本嵌入的模型。 client: Any: 用于存储ZhipuAI的实例,这个实例是用来与 ZhipuAI 的 API 进行交互的。 2.validate_environment方法 这是一个root_validator方法,用于在实例化类时对环境进行检查。 通过加载.env文件中的 API 密
您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。如果通过SDK调用,还需要安装DashScope SDK。 SDK使用 代码示例 生成图片Embedding示例 生成视频Embedding示例 生成文本Embedding示例 使用图片URL 使用本地图片 importdashscopeimportjsonfromhttpimportHTTPStatus# 实际使用中请将url地址替换为您的图片url地址image ="https:/...
embedding api调用 -embedding 词向量 One-Hot Encoding 要点 词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词,每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。 缺点 无法反映词之间的相似度,因为使用one-hot方法表示的词向量,任意两个向量的积是相同的都为0 word2vec 要点 word2vec包括Skip-Gram(SG...
2023 年 10 月 30 号,Jina AI 正式发布了 jina-embeddings-v2,是全球首个唯一支持 8K(8192)输入长度的开源向量大模型,今天,我们趁热打铁,为企业和开发者提供 Embedding API,即插即用! 借助该 API,开发者可以用于改进检索增强生成 (RAG) 系统的效果,用以解决大型语言模型的上下文长度限制、幻觉问题和知识注入问...
新用户无需注册,打开网页https://jina.ai/embeddings/,即刻免费获取 API 密钥,该密钥包含 10,000 tokens 的使用额度。 现有模型的限制 现有开源模型的长度限制: 当前主流的开源向量模型,如 BERT 和 GPT 系列,受限于最多 512 个 token 的输入长度限制。这意味着长文本必须被截断或分割,从而破坏了文本的完整性和...
All error codes used by the Embedding API. Index Enumeration members AuthFailed AuthFailed:= "auth-failed" Defined in packages/api-external-contract-js/src/ExternalContract/Embedding/Enums.ts:31 Raised when a request to the auth endpoint fails. ...
PaddleNLP提供多个开源的预训练词向量模型,用户仅需在使用paddlenlp.embeddings.TokenEmbedding时,指定预训练模型的名称,即可加载相对应的预训练模型。以下将介绍TokenEmbeddign详细用法,并列出PaddleNLP所支持的预训练Embedding模型。 用法 TokenEmbedding参数 参数类型属性 ...
Defined in packages/api-external-contract-js/src/ExternalContract/Embedding/WebComponentInterfaces.ts:74 The value of the 'loading' attribute of the embedded iframe. See: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML/Element/iframe#loading <tableau-viz id="tableauViz" iframe-attr-loading="...
本文档包含Embedding服务的文档说明及产品定价,其中API文档提供接口调用参数、输出结果及对应示例、服务配置、错误代码列表、常见语言Demo等内容
model str 否 模型名称,说明:调用本文API,该字段为固定值Embedding-V1 texts List[str] 是 填写文本,说明:(1)不能为空List,List的每个成员不能为空字符串 (2)文本数量不超过16 (3)每个文本token数不超过384且长度不超过1000个字符 retry_count int 否 重试次数,默认1次 request_timeout float 否 请求超时...