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# Together Embedder

`TogetherEmbedder` 可用于通过 Together API 将文本数据嵌入到向量中。Together 使用 OpenAI API 规范，因此 `TogetherEmbedder` 类与 `OpenAIEmbedder` 类相似，并进行了调整以确保与 Together 平台的兼容性。您可以从[此处](https://api.together.xyz/settings/api-keys)获取您的密钥。

## 用法

```python cookbook/embedders/together_embedder.py theme={null}
from agno.agent import AgentKnowledge
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
from agno.embedder.together import TogetherEmbedder

# 在数据库中嵌入句子
embeddings = TogetherEmbedder().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="together_embeddings",
        embedder=TogetherEmbedder(),
    ),
    num_documents=2,
)
```

## 参数

| 参数           | 类型    | 默认值                                      | 描述                |
| ------------ | ----- | ---------------------------------------- | ----------------- |
| `model`      | `str` | `"nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5"`       | 用于生成嵌入向量的模型名称。    |
| `dimensions` | `int` | `768`                                    | 模型生成的嵌入向量的维度。     |
| `api_key`    | `str` |                                          | 用于身份验证请求的 API 密钥。 |
| `base_url`   | `str` | `"https://api.Together.ai/inference/v1"` | API 端点的基础 URL。    |

## 开发者资源

* 查看 [Cookbook](https://github.com/agno-agi/agno/blob/main/cookbook/agent_concepts/knowledge/embedders/together_embedder.py)