OpenAI Embedder

Agno 使用 OpenAIEmbedder 作为向量数据库的默认嵌入器。OpenAIEmbedder 类用于通过 OpenAI API 将文本数据嵌入到向量中。请在此处获取您的密钥：https://platform.openai.com/api-keys。

用法

cookbook/embedders/openai_embedder.py

from agno.agent import AgentKnowledge
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
from agno.embedder.openai import OpenAIEmbedder

# 将句子嵌入到数据库中
embeddings = OpenAIEmbedder().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)}")

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

参数

参数	类型	默认值	描述
model	str	"text-embedding-ada-002"	用于生成嵌入的模型的名称。
dimensions	int	1536	模型生成的嵌入的维度。
encoding_format	Literal['float', 'base64']	"float"	嵌入编码的格式。选项为 “float” 或 “base64”。
user	str	-	与 API 请求关联的用户。
api_key	str	-	用于身份验证请求的 API 密钥。
organization	str	-	与 API 请求关联的组织。
base_url	str	-	API 端点的基本 URL。
request_params	Optional[Dict[str, Any]]	-	要包含在 API 请求中的其他参数。
client_params	Optional[Dict[str, Any]]	-	用于配置 API 客户端的其他参数。
openai_client	Optional[OpenAIClient]	-	用于发出 API 请求的 OpenAIClient 实例。

开发者资源

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