OpenAIEmbeddingFunction

OpenAIEmbeddingFunction は、OpenAI モデルを使用してテキストを埋め込みにエンコードし、Milvus での埋め込み検索をサポートする pymilvus のクラスです。

python
pymilvus.model.dense.OpenAIEmbeddingFunction

Constructor

一般的なユースケース向けに OpenAIEmbeddingFunction を構築します。

python
OpenAIEmbeddingFunction(
    model_name: str = "text-embedding-ada-002", 
    api_key: Optional[str] = None,
    base_url: Optional[str] = None,
    dimensions: Optional[int] = None,
    **kwargs
)

PARAMETERS:

model_name (string) -

エンコードに使用する OpenAI モデルの名前。使用可能なオプションは text-embedding-3-small、text-embedding-3-large、および text-embedding-ada-002（デフォルト）です。
api_key (string) -

OpenAI API にアクセスするための API key。指定しない場合、コードはフォールバックとして環境変数から API key を確認します。
base_url (string) -

テキストを埋め込みにエンコードするために使用する OpenAI API エンドポイントのベース URL。値のデフォルトは None で、この場合はデフォルトのエンドポイントにある公開 OpenAI API サーバーを使用します。
dimensions (int) -

出力される埋め込みが持つべき次元数。text-embedding-3 以降のモデルでのみサポートされます。
**kwargs

追加のキーワード引数をモデルの初期化に渡せます。詳細については、Client を参照してください。

Examples

python
from pymilvus import model

openai_ef = model.dense.OpenAIEmbeddingFunction(
    model_name='text-embedding-3-large', # モデル名を指定します
    dimensions=512 # MRL 機能に応じて埋め込みの次元数を設定します。
)

Constructor​

Examples​

Constructor

Examples