如何将文本转换为向量？

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope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。

模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进行训练微调，实现模型定制化。

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
DashScope：
- 已开通服务并获得API-KEY：开通DashScope并创建API-KEY
- 已安装最新版SDK：安装DashScope SDK

通用文本向量

简介

通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。

模型名称	向量维度	度量方式	向量数据类型	备注
text-embedding-v1	1536	Cosine	Float32	单行最大输入字符长度：2048 单次请求文本最大行数：25 支持语种：中文、英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、印尼语
text-embedding-v2	1536	Cosine	Float32	单行最大输入字符长度：2048 单次请求文本最大行数：25 支持语种：中文、英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、印尼语、日语、韩语、德语、俄罗斯语

说明

关于灵积通用文本向量更多信息请参考：通用文本向量。

使用示例

说明

需要进行如下替换代码才能正常运行：

DashVector api-key替换示例中的{your-dashvector-api-key}
DashVector Cluster Endpoint替换示例中的{your-dashvector-cluster-endpoint}
DashScope api-key替换示例中的{your-dashscope-api-key}

Python示例：

import dashscope
from dashscope import TextEmbedding
from dashvector import Client
from typing import List, Union


dashscope.api_key = '{your-dashscope-api-key}'


# 调用DashScope通用文本向量模型，将文本embedding为向量
def generate_embeddings(texts: Union[List[str], str], text_type: str = 'document'):
    rsp = TextEmbedding.call(
        model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v2,
        input=texts,
        text_type=text_type
    )
    embeddings = [record['embedding'] for record in rsp.output['embeddings']]
    return embeddings if isinstance(texts, list) else embeddings[0]


# 创建DashVector Client
client = Client(
    api_key='{your-dashvector-api-key}',
    endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
)

# 创建DashVector Collection
rsp = client.create('dashscope-text-embedding', 1536)
assert rsp
collection = client.get('dashscope-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'))
)

# 向量检索
docs = collection.query(
    generate_embeddings('The best vector database', 'query')
)
print(docs)