嵌入模型 API
嵌入是文本、图像或视频的数字表示，用于捕获输入之间的关系。
嵌入的工作原理是将文本、图像和视频转换为浮点数数组，称为向量。 这些矢量旨在捕捉文本、图像和视频的含义。 嵌入数组的长度称为向量的维数。
通过计算两段文本的向量表示之间的数值距离，应用程序可以确定用于生成嵌入向量的对象之间的相似性。
这EmbeddingModel界面旨在与人工智能和机器学习中的嵌入模型直接集成。
它的主要功能是将文本转换为数字向量，通常称为嵌入。
这些嵌入对于语义分析和文本分类等各种任务至关重要。
EmbeddingModel 接口的设计围绕两个主要目标展开：
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可移植性：该界面确保轻松适应各种嵌入模型。 它允许开发人员以最少的代码更改在不同的嵌入技术或模型之间切换。 这种设计符合 Spring 的模块化和可互换性理念。
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简单性：EmbeddingModel 简化了将文本转换为嵌入的过程。 通过提供简单的方法，例如
embed(String text)和embed(Document document)，它消除了处理原始文本数据和嵌入算法的复杂性。这种设计选择使开发人员，尤其是那些刚接触人工智能的开发人员，更容易在其应用程序中使用嵌入，而无需深入研究底层机制。
API 概述
嵌入模型 API 构建在通用 Spring AI 模型 API 之上，该 API 是 Spring AI 库的一部分。
因此，EmbeddingModel 接口扩展了Model接口，它提供了一组与 AI 模型交互的标准方法。这EmbeddingRequest和EmbeddingResponse类从ModelRequest和ModelResponse分别用于封装嵌入模型的输入和输出。
更高级别的组件又使用嵌入 API 来实现特定嵌入模型的嵌入模型，例如 OpenAI、Titan、Azure OpenAI、Ollie 等。
下图说明了嵌入 API 及其与 Spring AI 模型 API 和嵌入模型的关系：
嵌入模型
本节提供了EmbeddingModel接口和相关类。
public interface EmbeddingModel extends Model<EmbeddingRequest, EmbeddingResponse> {
@Override
EmbeddingResponse call(EmbeddingRequest request);
/**
* Embeds the given document's content into a vector.
* @param document the document to embed.
* @return the embedded vector.
*/
float[] embed(Document document);
/**
* Embeds the given text into a vector.
* @param text the text to embed.
* @return the embedded vector.
*/
default float[] embed(String text) {
Assert.notNull(text, "Text must not be null");
return this.embed(List.of(text)).iterator().next();
}
/**
* Embeds a batch of texts into vectors.
* @param texts list of texts to embed.
* @return list of list of embedded vectors.
*/
default List<float[]> embed(List<String> texts) {
Assert.notNull(texts, "Texts must not be null");
return this.call(new EmbeddingRequest(texts, EmbeddingOptions.EMPTY))
.getResults()
.stream()
.map(Embedding::getOutput)
.toList();
}
/**
* Embeds a batch of texts into vectors and returns the {@link EmbeddingResponse}.
* @param texts list of texts to embed.
* @return the embedding response.
*/
default EmbeddingResponse embedForResponse(List<String> texts) {
Assert.notNull(texts, "Texts must not be null");
return this.call(new EmbeddingRequest(texts, EmbeddingOptions.EMPTY));
}
/**
* @return the number of dimensions of the embedded vectors. It is generative
* specific.
*/
default int dimensions() {
return embed("Test String").size();
}
}嵌入方法提供了将文本转换为嵌入的各种选项，可容纳单个字符串，结构化Document对象或批次文本。
提供了多种用于嵌入文本的快捷方式，包括embed(String text)方法，它接受单个字符串并返回相应的嵌入向量。
所有快捷方式都围绕call方法，这是调用嵌入模型的主要方法。
通常，嵌入会返回浮点数列表，以数字矢量格式表示嵌入。
这embedForResponse方法提供了更全面的输出，可能包括有关嵌入的其他信息。
维度法是开发人员快速确定嵌入向量大小的便捷工具，这对于理解嵌入空间和后续处理步骤非常重要。
嵌入请求
这EmbeddingRequest是一个ModelRequest它采用文本对象列表和可选的嵌入请求选项。
以下列表显示了 EmbeddingRequest 类的截断版本，不包括构造函数和其他实用工具方法：
public class EmbeddingRequest implements ModelRequest<List<String>> {
private final List<String> inputs;
private final EmbeddingOptions options;
// other methods omitted
}EmbeddingResponse
的结构EmbeddingResponse类如下：
public class EmbeddingResponse implements ModelResponse<Embedding> {
private List<Embedding> embeddings;
private EmbeddingResponseMetadata metadata = new EmbeddingResponseMetadata();
// other methods omitted
}这EmbeddingResponse类保存 AI 模型的输出，每个Embedding包含来自单个文本输入的结果向量数据的实例。
这EmbeddingResponseclass 还带有一个EmbeddingResponseMetadata有关 AI 模型响应的元数据。