encode_queries()

此操作接收查询字符串列表，并将每个查询编码为向量嵌入。

请求语法

python

encode_queries(
    queries: List[str], 
) -> List[np.array]

参数：

• queries (List[str])

  一个字符串值列表，其中每个字符串表示将传递给嵌入模型进行编码的查询。模型将为列表中的每个字符串生成一个嵌入向量。

返回类型：

List[np.array]

返回值：

一个列表，其中每个元素都是一个 NumPy 数组。

异常：

• ValueError

  当未提供 api_key 且也未设置 MISTRALAI_API_KEY 环境变量时，将引发此异常。

示例

python

from pymilvus.model.dense import MistralAIEmbeddingFunction

ef = MistralAIEmbeddingFunction(
    model_name="mistral-embed", # Defaults to `mistral-embed`
    api_key="MISTRAL_API_KEY" # Provide your Mistral AI API key
)

queries = ["When was artificial intelligence founded", 
           "Where was Alan Turing born?"]

query_embeddings = ef.encode_queries(queries)

print("Embeddings:", query_embeddings)
print("Dim", ef.dim, query_embeddings[0].shape)

# Embeddings: [array([-0.04916382,  0.04568481,  0.03594971, ..., -0.02653503,
#         0.02804565,  0.00600815]), array([-0.05938721,  0.07098389,  0.01773071, ..., -0.01708984,
#         0.03582764,  0.00366592])]
# Dim 1024 (1024,)