向量大模型bge-large-zh示例

Embeddings
根据输入内容生成对应的向量表示。

bge-large-zh是由智源研究院研发的中文版文本表示模型，可将任意文本映射为低维稠密向量，以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务，并可支持为大模型调用外部知识。

请求接口：
https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_zh

通过数组的方式把几句话向量化，请求参数：

{
    "user_id": "user_guoxiuzhi",
    "input": [
        "\"郭\",\"秀\",\"志\"\""
    ]
}

返回：

{
    "id": "as-69w7jaawzw",
    "object": "embedding_list",
    "created": 1700481539,
    "data": [
        {
            "object": "embedding",
            "embedding": [
                "0.010606295429170132",
                "0.020870376378297806",
                "-0.025378530845046043",
                ...此处省略很多很多的向量值，（共384个float64）...
                "-0.031916044652462006",
                "-0.02520829811692238",
                "-0.030339309945702553"
            ],
            "index": 0
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 3,
        "total_tokens": 3
    }
}