文心一言-千帆大模型平台
  1. 向量 Embeddings
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        POST
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  1. 向量 Embeddings

bge-large-en

开发环境
http://dev-cn.your-api-server.com
开发环境
http://dev-cn.your-api-server.com
POST
https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_en
bge-large-en是由智源研究院研发的英文版文本表示模型,可将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。

Embeddings#

根据输入内容生成对应的向量表示。

在线调试#

百度智能云千帆提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用,更多内容请查看API在线调试介绍。

错误码#

如果请求错误,服务器返回的JSON文本包含以下参数。
名称描述
error_code错误码
error_msg错误描述信息,帮助理解和解决发生的错误
例如Access Token失效返回以下内容,需要重新获取新的Access Token再次请求。
{
  "error_code": 110,
  "error_msg": "Access token invalid or no longer valid"
}
千帆大模型平台相关错误码,请查看错误码说明。
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_en?access_token	=' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "input": [
        "string"
    ],
    "user_id\t": "string"
}'
响应示例响应示例
{
  "id": "as-gjs275mj6s",
  "object": "embedding_list",
  "created": 1687155816,
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.018314670771360397,
        0.00942440889775753,
        ...(1024 float64 in total)
        -0.36294862627983093
      ],
      "index": 0
    },
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.12250778824090958,
        0.07934671640396118,
        ...(1024 float64 in total)
        0
      ],
      "index": 1
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "total_tokens": 12
  }
}

请求参数

Query 参数
access_token
string 
必需
通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考Access Token获取
Body 参数application/json
input
array[string]
必需
输入文本以获取embeddings。说明: (1)文本数量不超过16 (2)每个文本长度不超过 384个token (3)输入文本不能为空,如果为空会报错
user_id
string 
可选
表示最终用户的唯一标识符,可以监视和检测滥用行为,防止接口恶意调用
示例

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
id
string 
本轮对话的id
必需
object
string 
必需
回包类型,固定值“embedding_list”
created
integer 
时间戳
必需
data
array [object {3}] 
必需
embedding信息,data成员数和文本数量保持一致
object
string 
必需
固定值"embedding"
embedding
array [oneOf] 
必需
embedding 内容
index
integer 
序号
必需
usage
object 
必需
token统计信息,token数 = 汉字数+单词数*1.3 (仅为估算逻辑)
prompt_tokens
integer 
必需
问题tokens数(包含历史QA)
total_tokens
integer 
tokens总数
必需
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bge-large-zh
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