搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏测试技术圈
LLM的测试工具：LaVague平替成国内大模型
BaseEmbedding，实现embedding 模型的调用，代码如下： class ChatGLMEmbeddings(BaseEmbedding): model: str = Field(default='embedding -2', description="The ChatGlM model to use. embedding-2") api_key: str = Field(default=None, description ) _client: Optional[Any] = PrivateAttr() def __init__( self, model: str = 'embedding chatglm modle llm = ChatGLM(model='glm-4', reuse_client=True, api_key=ZHIPU_API_KEY,) embed_model = "embedding -2" embedder = ChatGLMEmbeddings(model='embedding-2', reuse_client=True, api_key=ZHIPU_API_KEY,) with
93710编辑于 2024-03-20
来自专栏AI大模型
Spring AI 进阶：Embedding 技术原理、相似度算法与实操
主流 Embedding 大模型的算法选择当前 OpenAI text-embedding-3、智普 embedding-2、通义千问 Embedding 等主流模型，默认均以余弦相似度作为核心匹配算法本文选择智普 AI 的 embedding-2 模型进行演示，需先完成以下准备工作： 1. spring.ai.zhipuai.base-url=https://open.bigmodel.cn/api/paas spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding 核心思路通过 Spring AI 提供的 EmbeddingModel 接口，调用智普 AI 的 embedding-2 模型，将用户输入的文本转换为 1024 维的向量（embedding-2 模型默认输出维度
80210编辑于 2026-01-05
来自专栏胡琦
大模型 API 调用从 0 到 1 （以智谱 AI 为例）
if line.strip() and not line.startswith('#')] client = ZhipuAI(api_key=keylist[0]) # 填写您自己的APIKey # Embedding -2 response_2 = client.embeddings.create( model="embedding-2", #填写需要调用的模型编码 input="你好", ) print , ) print(response_3) print("------ Embedding-2 ------") print(response_2.usage.total_tokens) # 打印 -2", input=input_text, ) # 调用 client.embeddings.create 方法，使用指定的模型（"embedding-2"）对 input_text • 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： !
2.5K11编辑于 2025-05-20
来自专栏AI大模型
Spring AI 高级：RAG 优化与向量数据库集成实战
spring.ai.zhipuai.base-url=https://open.bigmodel.cn/api/paas spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding travel_safety_embedding # 是否自动初始化 Schema（建议开启） spring.ai.vectorstore.milvus.initialize-schema=true # 向量维度（与智普 AI embedding
35010编辑于 2026-01-14
来自专栏AI大模型
Spring AI 实战：电商客服智能知识库 RAG 系统全流程开发
技术选型技术模块选型方案开发框架 Spring Boot 3.5.3 + Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT 大模型智普 AI（Embedding：embedding-2；Chat spring.ai.zhipuai.base-url=https://open.bigmodel.cn/api/paas spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding
52510编辑于 2026-01-20
来自专栏开源技术小栈
3分钟快速构建大语言模型AI知识库
"VectorModels": [ { "model": "text-embedding-ada-002", "name": "Embedding
2K11编辑于 2023-11-27
来自专栏社区动态
AI日报｜智谱AI再降价，同时开源9B系列模型；国内外气象大模型竞逐升级
其中，GLM-4-Air与GLM-3-Turbo调整至0.6元/百万Tokens，Embedding-2降至0.3元/百万Tokens，而GLM-4-Flash更是以0.06元/百万Tokens的亲民价格
30010编辑于 2024-06-07
基于 AutoFlow 快速搭建基于 TiDB 向量搜索的本地知识库问答机器人
配置 Embedding 模型此步骤需要配置的内容包括：embedding 名称模型提供商（选择 OpenAI Like）模型型号（如 embedding-2）智谱 AI API KEY（与上述相同）配置完成后
32710编辑于 2024-12-05
来自专栏RAG从入门到精通
基础RAG实现，最佳入门选择（一）
chunk in text_chunks: try: response = client.embeddings.create( model="embedding str]: 最相关的文本块列表 """ # 获取查询文本的嵌入向量 query_embedding = client.embeddings.create( model="embedding
28010编辑于 2025-06-15
来自专栏Alter聊科技
智谱AI再放“大招”，30秒将任意文字生成视频
的大模型矩阵里，已经涵盖具备视觉和智能体能力的GLM-4/4V、推理极速且高性价比的GLM-4-Air、基于文本描述创作图像的CogView-3、超拟人角色定制模型CharacterGLM、擅长中文的向量模型Embedding
50810编辑于 2024-07-26
来自专栏01二进制
不用GPT4，如何让你的AI助理更加智能
AI 的实现，直接看代码： def invoke_embedding(query): response = client.embeddings.create( model="embedding
81710编辑于 2024-02-17
来自专栏AI大模型
Spring AI 进阶：RAG 技术原理拆解与本地知识库检索落地
https://open.bigmodel.cn/api/paas # Embedding 模型配置（用于文本向量化） spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding
1.2K21编辑于 2026-01-14
来自专栏Python与算法之美
40分钟吃掉DeepFM算法
========================= Linear-1 [-1, 1] 14 Embedding
1.5K20编辑于 2022-09-01

LLM的测试工具：LaVague平替成国内大模型

Spring AI 进阶：Embedding 技术原理、相似度算法与实操

大模型 API 调用从 0 到 1 （以智谱 AI 为例）

Spring AI 高级：RAG 优化与向量数据库集成实战

Spring AI 实战：电商客服智能知识库 RAG 系统全流程开发

3分钟快速构建大语言模型AI知识库

AI日报｜智谱AI再降价，同时开源9B系列模型；国内外气象大模型竞逐升级

基于 AutoFlow 快速搭建基于 TiDB 向量搜索的本地知识库问答机器人

基础RAG实现，最佳入门选择（一）

智谱AI再放“大招”，30秒将任意文字生成视频

不用GPT4，如何让你的AI助理更加智能

Spring AI 进阶：RAG 技术原理拆解与本地知识库检索落地

40分钟吃掉DeepFM算法

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐