インターフェース EmbeddingModel
- すべてのスーパーインターフェース:
Model<EmbeddingRequest,
EmbeddingResponse>
- すべての既知の実装クラス:
AbstractEmbeddingModel
、AzureOpenAiEmbeddingModel
、BedrockCohereEmbeddingModel
、BedrockTitanEmbeddingModel
、MiniMaxEmbeddingModel
、MistralAiEmbeddingModel
、OCIEmbeddingModel
、OllamaEmbeddingModel
、OpenAiEmbeddingModel
、PostgresMlEmbeddingModel
、TransformersEmbeddingModel
、VertexAiTextEmbeddingModel
、ZhiPuAiEmbeddingModel
EmbeddingModel はモデルを埋め込むための汎用インターフェースです。
- 導入:
- 1.0.0
- 作成者:
- Mark Pollack, Christian Tzolov, Josh Long, Soby Chacko, Jihoon Kim
メソッドのサマリー
修飾子と型メソッド説明call
(EmbeddingRequest request) AI モデルへのメソッド呼び出しを実行します。default int
埋め込まれたベクトルの次元数を取得します。default float[]
指定されたテキストをベクトルに埋め込みます。default ListSE<float[]>
一連のテキストをベクトルに埋め込みます。default ListSE<float[]>
embed
(ListSE<Document> documents, EmbeddingOptions options, BatchingStrategy batchingStrategy) BatchingStrategy
に基づいて、一連のDocument
をベクトルに埋め込みます。float[]
指定されたドキュメントのコンテンツをベクトルに埋め込みます。default EmbeddingResponse
embedForResponse
(ListSE<StringSE> texts) 一連のテキストをベクトルに埋め込み、EmbeddingResponse
を返します。
メソッドの詳細
call
インターフェースからコピーされた説明:Model
AI モデルへのメソッド呼び出しを実行します。- 次で指定:
- インターフェース
Model<EmbeddingRequest,
のEmbeddingResponse> call
- パラメーター:
request
- AI モデルに送信されるリクエストオブジェクト- 戻り値:
- AI モデルからのレスポンス
embed
指定されたテキストをベクトルに埋め込みます。- パラメーター:
text
- 埋め込むテキスト。- 戻り値:
- 埋め込まれたベクトル。
embed
指定されたドキュメントのコンテンツをベクトルに埋め込みます。- パラメーター:
document
- 埋め込むドキュメント。- 戻り値:
- 埋め込まれたベクトル。
embed
一連のテキストをベクトルに埋め込みます。- パラメーター:
texts
- 埋め込むテキストのリスト。- 戻り値:
- 埋め込まれたベクトルのリスト。
embed
default ListSE<float[]> embed(ListSE<Document> documents, EmbeddingOptions options, BatchingStrategy batchingStrategy) BatchingStrategy
に基づいて、一連のDocument
をベクトルに埋め込みます。- パラメーター:
documents
-Document
のリスト。options
-EmbeddingOptions
。batchingStrategy
-BatchingStrategy
。- 戻り値:
- 入力された
Document
のベクトルを表す float[] のリスト。返されるリストはDocument
リストと同じ順序になるはずです。
embedForResponse
一連のテキストをベクトルに埋め込み、EmbeddingResponse
を返します。- パラメーター:
texts
- 埋め込むテキストのリスト。- 戻り値:
- 埋め込みレスポンス。
dimensions
default int dimensions()埋め込みベクトルの次元数を取得します。デフォルトでは、このメソッドはリモート埋め込みエンドポイントを呼び出して埋め込みベクトルの次元数を取得します。次元数が事前にわかっている場合は、このメソッドをオーバーライドすることをお勧めします。- 戻り値:
- 埋め込まれたベクトルの次元数。