如何将文本转换为向量？（方法四）

​

文本转换为向量有多种方式：

方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐）

方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量

方法三：通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量

方法四：通过百川智能向量化模型将文本转换为向量

本文介绍方法四：如何通过百川智能向量化模型将文本转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

前提条件

• DashVector：

  • 已创建Cluster：创建Cluster

  • 已获得API-KEY：API-KEY管理

  • 已安装最新版SDK：安装DashVector SDK

• 百川智能：

  • 已获得API密钥：百川智能向量化模型

百川智能向量化模型

简介

​

​

说明

关于百川智能向量化模型更多信息请参考：百川智能向量化模型。

使用示例

说明

需要进行如下替换代码才能正常运行：

1. DashVector api-key替换示例中的{your-dashvector-api-key}

2. DashVector Cluster Endpoint替换示例中的{your-dashvector-cluster-endpoint}

3. 百川智能api-key替换示例中的{your-baichuan-api-key}

Python示例：

from dashvector import Client

import requests

from typing import List

# 调用百川智能向量化模型服务，将文本embedding为向量

def generate_embeddings(texts: List[str]):

headers = {

'Content-Type': 'application/json',

'Authorization': 'Bearer {your-baichuan-api-key}'

}

data = {'input': texts, 'model': 'Baichuan-Text-Embedding'}

response = requests.post('http://api.baichuan-ai.com/v1/embeddings', headers=headers, json=data)

return [record["embedding"] for record in response.json()["data"]]

# 创建DashVector Client

client = Client(

api_key='{your-dashvector-api-key}',

endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'

)

# 创建DashVector Collection

rsp = client.create('baichuan-text-embedding', 1024)

assert rsp

collection = client.get('baichuan-text-embedding')

assert collection

# 向量入库DashVector

collection.insert(

('ID1', generate_embeddings(['阿里云向量检索服务DashVector是性能、性价比具佳的向量数据库之一'])[0])

)

# 向量检索

docs = collection.query(

generate_embeddings(['The best vector database'])[0]

)

print(docs)

​​

 阿里云向量检索服务 DashVector 免费试用进行中，玩转大模型搜索，快来试试吧~
了解更多信息，请点击：https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector 

​