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        豆包向量化API

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        豆包向量化API – 字節(jié)跳動(dòng)推出的語義向量化模型

        豆包向量化API是字節(jié)跳動(dòng)推出的一款先進(jìn)的語義向量化模型,命名為Doubao-embedding。該API專為向量檢索場景而設(shè)計(jì),支持中英文雙語處理,并能夠處理最長達(dá)4096個(gè)字符的上下文。

        豆包向量化API是什么

        豆包向量化API是字節(jié)跳動(dòng)研發(fā)的高性能語義向量化模型,名為Doubao-embedding,主要應(yīng)用于向量檢索領(lǐng)域。該API提供兩個(gè)版本:text-240715,具有最高2560維的向量輸出,支持512、1024和2048維的降維使用;text-240515,最高2048維,支持512和1024維降維。相較于text-240515版本,text-240715在中英文檢索效果上有顯著提升,因而推薦用戶優(yōu)先使用該版本。API的主機(jī)地址為maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com,所在區(qū)域?yàn)?code>cn-beijing。

        在使用Doubao-embedding API之前,用戶需通過設(shè)置環(huán)境變量或在代碼中配置VOLC_ACCESSKEYVOLC_SECRETKEY。字節(jié)跳動(dòng)為開發(fā)者提供了統(tǒng)一的SDK接入方式,支持Golang、Python和Java等多種編程語言。

        豆包向量化API

        豆包向量化API的主要功能

        • 語義向量化:將輸入的文本轉(zhuǎn)化為語義向量,準(zhǔn)確表達(dá)文本的內(nèi)涵。
        • 多語言支持:兼容中文和英文文本的向量處理。
        • 長文本處理能力:可處理最多4096個(gè)字符的上下文,適合長文本的向量化需求。
        • 高維向量輸出:提供2048維向量輸出,并支持512維和1024維的降維選項(xiàng),以適應(yīng)不同的應(yīng)用需求。
        • 優(yōu)化向量檢索:生成的向量非常適合于文檔相似度比較和信息檢索等任務(wù)。
        • 便捷集成:提供多種編程語言的SDK,方便開發(fā)者在不同環(huán)境中快速集成使用。
        • 靈活的輸入輸出:API輸入為文本列表,輸出為對應(yīng)文本的向量化結(jié)果列表,便于后續(xù)處理。
        • 檢索效果提升:在進(jìn)行檢索時(shí),建議在查詢文本前添加指令前綴,以提高效果和準(zhǔn)確性。
        • 廣泛適用:適用于搜索引擎、推薦系統(tǒng)、知識(shí)圖譜、自然語言處理等多種應(yīng)用場景。

        豆包向量化API的項(xiàng)目地址

        如何獲取豆包向量化API的API key鑒權(quán)

        API Key是用于調(diào)用API的鑒權(quán)密鑰,確保身份驗(yàn)證。在開發(fā)過程中,需要在HTTP請求的Header中添加Authorization字段,并將VOLC_ACCESSKEY替換為實(shí)際API Key。

        • 注冊賬號(hào):訪問火山引擎官網(wǎng)進(jìn)行賬號(hào)注冊。
        • 登錄控制臺(tái):使用注冊的賬號(hào)登錄火山引擎控制臺(tái)。
        • 創(chuàng)建API Key:在控制臺(tái)中找到API訪問秘鑰部分,點(diǎn)擊創(chuàng)建API Key,并為其設(shè)置一個(gè)易于識(shí)別的名稱。創(chuàng)建后,系統(tǒng)將提供一串字符作為API Key,務(wù)必妥善保管,防止泄露。

        豆包向量化API的SDK接入方式

        • Golang SDK接入方式
          • 安裝SDK:通過go get命令安裝Golang SDK。
            go get -u github.com/volcengine/volc-sdk-golang
          • 設(shè)置API Key:在代碼中配置VOLC_ACCESSKEYVOLC_SECRETKEY
            package main
            
            import (
                "encoding/json"
                "errors"
                "fmt"
                "os"
                api "github.com/volcengine/volc-sdk-golang/service/maas/models/api/v2"
                client "github.com/volcengine/volc-sdk-golang/service/maas/v2"
            )
            
            func main() {
                r := client.NewInstance("maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com","cn-beijing")
                r.SetAccessKey(os.Getenv("VOLC_ACCESSKEY"))
                r.SetSecretKey(os.Getenv("VOLC_SECRETKEY"))
                req := &api.EmbeddingsReq{
                    Input: []string{
                        "天很藍(lán)","海很深",},}
                endpointId := "{YOUR_ENDPOINT_ID}"
                TestEmbeddings(r,endpointId,req)
            }
            
            func TestEmbeddings(r *client.MaaS,endpointId string,req *api.EmbeddingsReq) {
                if got,status,err := r.Embeddings(endpointId,req); err != nil {
                    errVal := &api.Error{}
                    if errors.As(err,&errVal) {
                        fmt.Printf("meet maas error=%v,status=%d\n",errVal,status)
                    }
                    return
                } else {
                    answer,_ := json.Marshal(got)
                    fmt.Println("embeddings answer",string(answer))
                }
            }
        • Java SDK接入方式
          • 添加依賴:在pom.xml文件中添加Java SDK的依賴。
            <dependency>
                <groupId>com.volcengine</groupId>
                <artifactId>volc-sdk-java</artifactId>
                <version>LATEST</version>
            </dependency>
          • 設(shè)置API Key:在代碼中設(shè)置VOLC_ACCESSKEYVOLC_SECRETKEY
            package com.volcengine.example.maas.v2;
            
            import com.volcengine.model.maas.api.v2.*;
            import com.volcengine.service.maas.MaasException;
            import com.volcengine.service.maas.v2.MaasService;
            import com.volcengine.service.maas.v2.impl.MaasServiceImpl;
            import java.util.ArrayList;
            import java.util.Arrays;
            
            public class EmbeddingsV2Demo {
                public static void main(String[] args) {
                    MaasService maasService = new MaasServiceImpl("maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com","cn-beijing");
                    maasService.setAccessKey(System.getenv("VOLC_ACCESSKEY"));
                    maasService.setSecretKey(System.getenv("VOLC_SECRETKEY"));
                    EmbeddingsReq tReq = new EmbeddingsReq()
                        .withInput(new ArrayList(Arrays.asList(
                            "天很藍(lán)","海很深"
                        )));
                    String endpointId = "${YOUR_ENDPOINT_ID}";
                    testEmbeddings(maasService,endpointId,tReq);
                }
            
                private static void testEmbeddings(MaasService maasService,String endpointId,EmbeddingsReq req) {
                    try {
                        EmbeddingsResp resp = maasService.embeddings(endpointId,req);
                        System.out.println(resp.getObject());
                        System.out.println(resp.getData());
                    } catch (MaasException e) {
                        System.out.println("req_id: " + e.getRequestId());
                        System.out.println("code: " + e.getCode());
                        System.out.println("code_n: " + e.getCodeN());
                        System.out.println("message: " + e.getMsg());
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        • Python SDK接入方式
          • 安裝SDK:通過pip安裝火山引擎的Python SDK。
            pip install volcengine-python-sdk
          • 配置環(huán)境變量:在.env文件或系統(tǒng)環(huán)境變量中設(shè)置VOLC_ACCESSKEYVOLC_SECRETKEY
            VOLC_ACCESSKEY=您的AccessKey
            VOLC_SECRETKEY=您的SecretKey
            ENDPOINT_ID=您的EndpointId
          • 編寫代碼:使用SDK進(jìn)行API調(diào)用的示例代碼:
            import os
            from volcengine.maas.v2 import MaasService
            from volcengine.maas import MaasException,ChatRole
            
            def test_embeddings(maas,endpoint_id,req):
                try:
                    resp = maas.embeddings(endpoint_id,req)
                    print(resp)
                    return resp
                except MaasException as e:
                    print(e)
            
            if __name__ == '__main__':
                maas = MaasService('maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com','cn-beijing')
                maas.set_ak(os.getenv("VOLC_ACCESSKEY"))
                maas.set_sk(os.getenv("VOLC_SECRETKEY"))
            
                query_instruction = '為這個(gè)句子生成表示以用于檢索相關(guān)文章:'
                query = "天是什么顏色?"
                document = "天空呈現(xiàn)顏色主要與“瑞利散射”現(xiàn)象有關(guān)..."
            
                req = {
                    "input": [
                        query_instruction + query,document,]
                }
                resp = test_embeddings(maas,endpoint_id="ep-xxx-xxx",req=req)
                embeddings = [item["embedding"] for item in resp.data]

        豆包向量化API的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

        豆包向量化API的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要分為輸入(Input)和輸出(Output)兩個(gè)部分。

        • 輸入(Input):輸入部分是一個(gè)包含需要向量化的文本列表,示例如下:
          {
            "input": [
              "天很藍(lán)","海很深"
            ]
          }
        • 輸出(Output):輸出部分包含以下字段:
          • req_id:請求ID,標(biāo)識(shí)此次API調(diào)用的唯一標(biāo)識(shí)。
          • data:包含每個(gè)輸入文本的向量化結(jié)果的列表,每個(gè)結(jié)果包括:
            • embedding:一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)列表,表示文本的向量。
            • index:向量的序號(hào),按照輸入順序排列。
            • object:通常為“embedding”,表示結(jié)果的類型。

        豆包向量化API的注意事項(xiàng)

        • API主機(jī)和區(qū)域:確保請求發(fā)送至正確的API主機(jī)和區(qū)域,例如maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.comcn-beijing
        • 鑒權(quán):在使用API Key進(jìn)行鑒權(quán)時(shí),確保選擇一個(gè)有效且不過期的API Key,以免調(diào)用失敗。可通過火山引擎控制臺(tái)獲取API Key,并在調(diào)用時(shí)使用。
        • 選擇合適的模型:根據(jù)具體需求和上下文長度,選擇適當(dāng)?shù)哪P汀@纾粜杼幚磔^長上下文,建議使用Doubao-pro-128k模型。
        • 調(diào)整調(diào)用參數(shù):根據(jù)需求選擇合適的模型并調(diào)整API參數(shù),如max_tokenstemperaturetop_p等,以優(yōu)化效果。
        • 流式與非流式調(diào)用:流式調(diào)用適合實(shí)時(shí)反饋場景,而非流式調(diào)用則在模型完成所有生成后一次性返回結(jié)果。根據(jù)具體應(yīng)用選擇合適的調(diào)用方式。
        • 錯(cuò)誤處理:錯(cuò)誤信息將包含錯(cuò)誤代碼和描述。首先檢查錯(cuò)誤信息以確定問題,然后根據(jù)具體情況進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,如修正請求參數(shù)或檢查鑒權(quán)設(shè)置。
        • 數(shù)據(jù)格式:API返回的數(shù)據(jù)通常為JSON格式,包含id、choices、message、finish_reason、logprobs、created、model、object和usage等字段,具體字段含義請參考API文檔。

        豆包向量化API的應(yīng)用場景

        • 信息檢索:構(gòu)建搜索引擎和推薦系統(tǒng),提供相關(guān)文檔或信息的檢索服務(wù)。
        • 文檔分類:對文檔進(jìn)行分類和標(biāo)記,便于管理和查找。
        • 語義搜索:提供基于語義理解的搜索服務(wù),提高結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。
        • 知識(shí)圖譜構(gòu)建:通過文本向量化建立實(shí)體與概念之間的聯(lián)系,形成知識(shí)圖譜。
        • 內(nèi)容推薦:在內(nèi)容平臺(tái)中,根據(jù)用戶興趣和內(nèi)容相似度進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容推薦。
        • 機(jī)器人:作為機(jī)器人的語義理解模塊,提供更自然的人機(jī)交互體驗(yàn)。
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