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来自专栏漫漫架构路
使用智谱AI大模型翻译视频字幕
最后，我们可以利用智谱AI刚刚推出的 embedding-3 这个 Embedding 模型，计算下两个字幕的语义相似度： # 计算原版英文字幕和翻译后的中文字幕在语义上的相似度 embeddings = ZhipuAIEmbeddings(model="embedding-3") english_embedding = embeddings.embed_documents([full_english_caption
1.2K10编辑于 2024-09-06
Langchain 和 RAG 最佳实践
from langchain_community.embeddings import ZhipuAIEmbeddings embed = ZhipuAIEmbeddings( model="embedding text_splitter.split_documents(docs) # print(len(splits)) # 设置嵌入模型 embeddings = ZhipuAIEmbeddings( model="embedding text_splitter.split_documents(docs) # print(len(splits)) # 设置嵌入模型 embeddings = ZhipuAIEmbeddings( model="embedding
79000编辑于 2025-06-06
来自专栏胡琦
大模型 API 调用从 0 到 1 （以智谱 AI 为例）
client.embeddings.create( model="embedding-2", #填写需要调用的模型编码 input="你好", ) print(response_2) # Embedding -3 response_3 = client.embeddings.create( model="embedding-3", #填写需要调用的模型编码 input=["美食非常美味，服务员也很友好的长度 print(response_2.data[0].embedding[:10]) # 打印 response_2 的第一个 embedding 的前 10 个值 print("------ Embedding • embedding-2 的维度为 1024，embedding-3 的维度为 2048，后者消耗更多 tokens。 5. LangChain 接入智谱模型安装依赖首先，确保安装所需的库： ! langchain_community.embeddings import ZhipuAIEmbeddings embedding = ZhipuAIEmbeddings( model="embedding
2.5K11编辑于 2025-05-20
来自专栏AI早高峰
使用自定义LLM：RAGAs评估
] = "Your_API_KEY"zhipu_chat = ChatZhipuAI(model='glm-4')zhipu_embedding = ZhipuAIEmbeddings(model="embedding
1.3K10编辑于 2024-11-20
来自专栏AgenticAI
实战使用 GraphRAG 索引整本《西游记》，解锁黑悟空通关路
BigModel开放平台: https://open.bigmodel.cn/ [3] 智谱 BigModelEmbedding接口: https://www.bigmodel.cn/dev/api/vector/embedding
45700编辑于 2025-03-18
来自专栏AgenticAI
深度测评 RAG 应用评估框架：指标最全面的 RAGas
open.bigmodel.cn/api/paas/v4", openai_api_key="xxxx", embedding_ctx_length=512, chunk_size=512, model="embedding
4.3K12编辑于 2025-03-18

使用智谱AI大模型翻译视频字幕

Langchain 和 RAG 最佳实践

大模型 API 调用从 0 到 1 （以智谱 AI 为例）

使用自定义LLM：RAGAs评估

实战使用 GraphRAG 索引整本《西游记》，解锁黑悟空通关路

深度测评 RAG 应用评估框架：指标最全面的 RAGas

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