FireworksEmbedder 可用于通过 Fireworks API 将文本数据嵌入到向量中。Fireworks 使用 OpenAI API 规范,因此 FireworksEmbedder 类与 OpenAIEmbedder 类类似,并进行了调整以确保与 Fireworks 平台兼容。在此处获取您的密钥:https://fireworks.ai/account/api-keys

用法

cookbook/embedders/fireworks_embedder.py
from agno.agent import AgentKnowledge
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
from agno.embedder.fireworks import FireworksEmbedder

# 将句子嵌入到数据库中
embeddings = FireworksEmbedder().get_embedding("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")

# 打印嵌入向量及其维度
print(f"Embeddings: {embeddings[:5]}")
print(f"Dimensions: {len(embeddings)}")

# 在知识库中使用 embedder
knowledge_base = AgentKnowledge(
    vector_db=PgVector(
        db_url="postgresql+psycopg://ai:ai@localhost:5532/ai",
        table_name="fireworks_embeddings",
        embedder=FireworksEmbedder(),
    ),
    num_documents=2,
)

参数

参数类型默认值描述
modelstr"nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5"用于生成嵌入向量的模型名称。
dimensionsint768模型生成的嵌入向量的维度。
api_keystr-用于身份验证请求的 API 密钥。
base_urlstr"https://api.fireworks.ai/inference/v1"API 端点的基本 URL。

开发者资源