VoyageAIEmbedder 类用于通过 Voyage AI API 将文本数据嵌入到向量中。请在此处获取您的密钥:https://dash.voyageai.com/api-keys

用法

cookbook/embedders/voyageai_embedder.py
from agno.agent import AgentKnowledge
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
from agno.embedder.voyageai import VoyageAIEmbedder

# 在数据库中嵌入句子
embeddings = VoyageAIEmbedder().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="voyageai_embeddings",
        embedder=VoyageAIEmbedder(),
    ),
    num_documents=2,
)

参数

参数类型默认值描述
modelstr"voyage-2"用于生成嵌入向量的模型名称。
dimensionsint1024模型生成的嵌入向量的维度。
request_paramsOptional[Dict[str, Any]]-在 API 请求中包含的额外参数。可选。
api_keystr-用于身份验证请求的 API 密钥。
base_urlstr"https://api.voyageai.com/v1/embeddings"API 端点的基本 URL。
max_retriesOptional[int]-API 请求的最大重试次数。可选。
timeoutOptional[float]-API 请求的超时时长。可选。
client_paramsOptional[Dict[str, Any]]-用于配置 API 客户端的额外参数。可选。
voyage_clientOptional[Client]-用于发出 API 请求的 Client 实例。可选。

开发者资源