Qdrant FastEmbed 嵌入器 - Agno

FastEmbedEmbedder 类用于通过 FastEmbed 将文本数据嵌入为向量。

用法

cookbook/embedders/qdrant_fastembed.py

from agno.agent import AgentKnowledge
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
from agno.embedder.fastembed import FastEmbedEmbedder

# 将句子嵌入数据库
embeddings = FastEmbedEmbedder().get_embedding("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")

# 打印嵌入和它们的维度
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="qdrant_embeddings",
        embedder=FastEmbedEmbedder(),
    ),
    num_documents=2,
)

参数

参数	类型	默认	描述
`dimensions`	`int`	-	生成的嵌入的维度
`model`	`str`	`BAAI/bge-small-en-v1.5`	要使用的 qdrant_fastembed 模型名称

开发者资源

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