向量计算（Embedding）¶
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
基本用法¶
初始化¶
import appbuilder
from appbuilder import Message
# 请先确保您设置了密钥
embedding = appbuilder.Embedding()
使用单条字符串测试¶
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)
使用多条字符串测试¶
outs = embedding.batch(["hello", "world"])
# 得到一个长度为 2 x 384的float 二维数组
print(out.conetnt)
使用上游的Message作为输入¶
query = Message("你好，世界！")
out = embedding(query)
# 得到一个长度为384的float数组
print(out.content)
批量运行¶
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)