您可以参考以下示例来使用OpenAI SDK访问阿里云百炼服务上的Embedding服务。 调用示例 重要 目前仅支持两种输入,分别是字符串、字符串列表 字符串调用示例 importosfromopenaiimportOpenAIdefget_response(): client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),# 如果您没有配置环境变量,请在此处用您的API ...
要获取嵌入,请将文本字符串发送到嵌入 API 终结点,同时选择嵌入模型 ID(例如,)。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用嵌入。text-embedding-ada-002 示例请求: curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -...
接口请求,必须保证每次请求的安全合法,智城云OpenAPI使用SHA1对请求信息进行运算得到一个摘要进行请求的签名 智城云OpenAPI分为两类API:需要用户鉴权的和不需要用户鉴权的 不需要用户鉴权的:例如用户信息重复性检查,发送验证码,获取验证码凭证等,具体的可以看参数说明,不需要用户鉴权的加密方法为:SHA1(HTTPMethod+Request...
Infinity支持HuggingFace上绝大多数的Embedding模型,具体支持的模型大家可以参考官方页面: 3 使用 官方文档中有多种使用方式,本文介绍常用的3种方式:REST API方式、OpenAI SDK、Langchain。 具体参考如下文档: michaelfeil.eu/infinity OpenAI的Embedding接口文档: platform.openai.com/doc 3.1 REST API 3.1.1 CURL命令 ...
接下来下载 API server 程序,这是一个可移植的 Wasm 程序。 curl -LO github.com/second-state 最后使用下面的命令行运行 Llama-3-8B 和 Nomic-embed-text-v.15 模型。 wasmedge --dir .:. \ --nn-preload default:GGML:AUTO:Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \ --nn-preload embedding:GGML...
要获取嵌入,请将文本字符串发送到嵌入 API 终结点,同时选择嵌入模型 ID(例如,)。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用嵌入。text-embedding-ada-002 示例请求: curl https:///v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ ...
要获得嵌入,请将您的文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,text-embedding-ada-002)一起发送到嵌入 API 端点。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。 示例请求: curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H"Content-Type: application/json"\ ...
php// OpenAI Embeddings API endpoint$api_url="https://api.openai.com/v1/embeddings";// Your API key$api_key="YOUR_API_KEY_GOES_HERE";// Text to be embedded$text="This is the text that you want to embed.";// Request body$request_body=array("model"=>"text-embedding","document"...
示例请求curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input": "The food was delicious and the waiter...", "model": "text-embedding-ada-002"}'参数{ "model": "text-embedd...
之后,我们可以通过 curl 来验证 embedding 服务是否能正常运行: 复制 curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model":"nomic-embed-text","prompt":"The sky is blue because of Rayleigh scattering"}' 1. 2. 3. 4. 使用nomic-embed-text 服务 ...