为提供的文本输入创建向量嵌入。此端点接受单个文本字符串或文本字符串列表,并返回其相应的向量嵌入。
对于语义搜索和检索任务,请将 input_type 参数设立为 query 或 document,以优化模型创建向量的方式。
要使用的嵌入模型。推荐模型:voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-code-3、voyage-code-2、voyage-finance-2、voyage-law-2。
取值为 voyage-4、voyage-4-lite、voyage-4-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite、voyage-3-large、voyage-code-3、voyage-finance-2、voyage-law-2 或 voyage-code-2。
输入文本的类型。使用此参数可优化语义搜索和检索任务的嵌入。
选项:
null (默认):模型直接将输入转换为数值向量,而无需任何额外提示。query:当输入内容表示搜索查询时使用。该模型会在前面添加“Represent the 查询 for retrieving supporting 文档:”,以优化用于检索的嵌入。document:当输入内容表示要搜索的文档时使用。该模型会在前面添加“Represent the 文档 forretries:”,以优化用于检索的嵌入。对于语义搜索和检索任务,请务必根据情况将此参数设立为 query 或 document。使用和不使用 input_type 参数生成的嵌入是兼容的。
值为 query、document 或 null。
是否截断超过上下文长度的输入文本。
true (默认):超过上下文长度的输入文本会在矢量化之前自动截断。false:如果任何输入文本超过上下文长度,则会返回错误。默认值为true 。
输出嵌入的维数。
大多数模型仅支持单个默认维度。模型 voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-3-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite 和 voyage-code-3支持以下值:256、512、1024(默认)、和 2048。
设置为 null 以使用模型的默认维度。
值为 256、512、1024、2048 或 null。
返回的嵌入的数据类型。
选项:
float (默认):32 位单精度浮点数。提供最高的精度和检索准确度。所有型号均支持。int8:8 位有符号整数,范围从 -128 到 127。由 voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-3-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite 和 voyage-code-3 支持。uint8:从 0 到 255 的 8 位无符号整数。由 voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-3-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite 和 voyage-code-3 支持。binary:位打包、量化的单位嵌入值,表示为 int8。返回的列表长度为 output_dimension 的 1/8。使用偏移二进制方法。由 voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-3-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite 和 voyage-code-3 支持。ubinary:位打包、量化的单位嵌入值,表示为 uint8。返回的列表长度为 output_dimension 的 1/8。由 voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite、voyage-3-large、voyage-3.5、voyage-3.5-lite 和 voyage-code-3 支持。取值为 float、int8、uint8、binary 或 ubinary。默认值为 float。
响应中嵌入的编码格式。
选项:
null (默认):嵌入以数组形式返回。当 output_dtype 为 float 时,每个嵌入都是一个浮点数数组。对于其他 output_dtype 值(int8、uint8、binary、ubinary),每个嵌入都是一个整数数组。base64:嵌入以 Base64 编码的 NumPy 数组的形式返回,具有以下数据类型:
numpy.float32 当 output_dtype 为 float 时numpy.int8 当 output_dtype 为 int8 或 binary 时numpy.uint8 当 output_dtype 为 uint8 或 ubinary 时值为 base64 或 null。
curl \
--request POST 'https://ai.mongodb.com/v1/embeddings' \
--header "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"input": "string",
"model": "voyage-4",
"input_type": "query",
"truncation": true,
"output_dimension": 256,
"output_dtype": "float",
"encoding_format": "base64"
}'
{
"input": "string",
"model": "voyage-4",
"input_type": "query",
"truncation": true,
"output_dimension": 256,
"output_dtype": "float",
"encoding_format": "base64"
}
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"embedding": [
42.0
],
"index": 42
}
],
"model": "string",
"usage": {
"total_tokens": 42
}
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}
{
"detail": "string"
}