Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Die Beispiele in diesem Abschnitt veranschaulichen die Verwendung des Python SDK für die Vektorsuche. Referenzinformationen finden Sie in der Python SDK-Referenz.
LangChain-Beispiele
Weitere Informationen zur Verwendung der Mosaic AI-Vektorsuche wie in der Integration in LangChain-Pakete finden Sie unter Verwenden von LangChain mit der Mosaic AI-Vektorsuche.
Das folgende Notizbuch zeigt, wie Sie Ihre Ähnlichkeitssuchergebnisse in LangChain-Dokumente konvertieren.
Vektorsuche mit dem Python SDK-Notizbuch
Notizbuchbeispiele zum Aufrufen eines Einbettungsmodells
Die folgenden Notizbücher veranschaulichen, wie Sie einen Mosaik AI Model Serving-Endpunkt für die Generierung von Einbettungen konfigurieren.
Aufrufen eines OpenAI-Einbettungsmodells mit dem Mosaik-AI Model-Serving-Notebook
Aufrufen eines GTE-Einbettungsmodells mithilfe des Notebooks für die Mosaic KI-Modellbereitstellung
Registrieren und Bedienen eines OSS-Einbettungsmodellnotizbuchs
Verwenden der Vektorsuche mit einem OAuth-Token
Das folgende Notizbuch zeigt, wie Sie einen Vektorsuchendpunkt mithilfe des Vektorsuch-SDK oder HTTP mit einem neuen OAuth-Token aufrufen.