NebulaAIFlow嵌入模型组件
嵌入模型组件可以将文本转换为数值向量。这些嵌入向量能够捕获输入文本的语义含义，使大语言模型能够理解上下文。
请参阅具体组件的文档以了解更多参数信息。
在流程中使用嵌入模型组件
在这个文档摄取流程示例中，OpenAI嵌入模型与向量数据库相连接。该组件将文本块转换为向量并存储在向量数据库中。这些向量化数据可用于支持聊天机器人、相似度搜索和智能代理等AI工作负载。
此嵌入组件需要使用OpenAI API密钥进行身份验证。请参阅具体嵌入组件的文档以了解更多身份验证信息。
AI/ML
此组件使用AI/ML API生成嵌入向量。
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| model_name | 字符串 | 要使用的AI/ML嵌入模型名称 |
| aiml_api_key | 密钥字符串 | 用于AI/ML服务身份验证的API密钥 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| embeddings | Embeddings | 用于生成嵌入向量的AIMLEmbeddingsImpl实例 |
Amazon Bedrock嵌入模型
此组件用于从Amazon Bedrock加载 嵌入模型。
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| credentials_profile_name | 字符串 | |
| model_id | 字符串 | 要调用的模型ID，例如amazon.titan-embed-text-v1。这等同于list-foundation-models API中的modelId属性 |
| endpoint_url | 字符串 | 用于设置默认AWS端点以外的特定服务端点的URL |
| region_name | 字符串 | 要使用的AWS区域，例如us-west-2。如果未提供，则使用AWS_DEFAULT_REGION环境变量或~/.aws/config中指定的区域 |