如何使用文本向量化模型服务_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)-阿里云帮助中心

描述：只进行文本向量化

请求语法

POST /v3/openapi/apps/{app_group_identity}/actions/knowledge-embedding

注：app_group_identity表示应用名称。

请求参数

EmbeddingDoc

参数名

参数类型

描述

备注

content

String

处理数据内容

必填

query

Boolean

进行向量化的文本是否是query，默认为false

model

String

需要使用的向量化模型

请求体示例：

{
  "content":"测试文本",
  "query":false
}

返回参数

响应名	响应类型	描述
contentVector	String	向量化后的向量

响应体示例

{
  "request_id":"111111111111",
  "status":"OK";
  "errors":[],
  "result":"-0.010441,-0.002826,-0.022911,0.000847,0.025610,0.019213,-0.019912,0.008210,0.011974,-0.010120,-0.003866,-0.008091,-0.006889,-0.034774,...-0.012572,0.009668,0.010963,-0.005273,-0.005072,-0.002190,-0.001554,-0.000058"
}

说明

文本向量化后的向量维度为1536维。