Text Embeddings API

テキスト埋め込みAPI

このプロジェクトは、文化間モデルを使用してテキスト埋め込みを生成するためのREST APIを提供します。フラスコを使用して構築されており、さまざまなNLPタスクのテキストを埋め込みに変換するプロセスを簡素化することを目指しています。

特徴

• テキスト埋め込み生成： BAAI/bge-base-zhモデルを使用して、入力テキストを埋め込みに変換します。
• エラー処理：不足しているフィールドと予期しないエラーを管理するための堅牢なエラー処理。
• ロギング：APIリクエストとデバッグを監視するための包括的なロギング。

使用法

APIエンドポイント

• 投稿/ ： textフィールドを使用してJSONペイロードを受け入れ、対応する埋め込みを返します。

リクエストの例

curl -X POST http:// < server_address > / -H " Content-Type: application/json " -d ' {"text": "Your text here"} '

応答の例

{
  "Embeddings" : [ ... ]
}

複雑さと課題

1。モデル統合

• 複雑さ：文モデルを統合し、正しくロードするようにします。
• 解決策： SentenceTransformer sentence_transformersパッケージから使用して、事前に訓練されたモデルをロードしました。

2。エラー処理

• 複雑さ：フィールドの欠落やモデルの障害など、エラーを優雅に処理します。
• 解決策：適切なHTTPステータスコードを返して、エラーをキャッチおよびログに記録するためにTry-Execcepsブロックを実装しました。

3。ロギング

• 複雑さ：デバッグと監視のための包括的なロギングを確保します。
• 解決策：すべてのレベルのログをキャプチャし、詳細なログメッセージを含むように構成されたロギング。

はじめる

前提条件

• Python 3.6+
• フラスコ
• 文の変換器

インストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/faisal-fida/text-embeddings-API.git
   cd text-embeddings-API

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

3. アプリケーションを実行します：

   python main.py

結論

このAPIは、信頼性を確保するために堅牢なエラー処理とロギングを備えたテキストの埋め込みを生成するための効率的で簡単なアプローチを提供します。 NLPタスクの迅速かつ正確なテキスト表現を必要とするアプリケーションに最適です。