Text Embeddings API

文本嵌入式API

该项目提供了一个REST API，用于使用句子变形金刚模型生成文本嵌入。它是使用烧瓶构建的，旨在简化将文本转换为各种NLP任务的嵌入过程的过程。

特征

• 文本嵌入生成：使用BAAI/bge-base-zh模型将输入文本转换为嵌入式。
• 错误处理：可靠的错误处理以管理缺失字段和意外错误。
• 记录：全面的日志记录，用于监视API请求和调试。

用法

API端点

• 帖子/ ：接受带有text字段的JSON有效载荷并返回相应的嵌入。

示例请求

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

示例响应

{
  "Embeddings" : [ ... ]
}

复杂性和挑战

1。模型集成

• 复杂性：集成句子变形金刚模型并确保正确加载。
• 解决方案：从sentence_transformers软件包中使用的SentenceTransformer加载了预训练的模型。

2。处理错误

• 复杂性：优雅地处理错误，例如缺少字段或模型故障。
• 解决方案：实现了捕获和日志错误的try-except块，返回适当的HTTP状态代码。

3。记录

• 复杂性：确保进行调试和监视的全面记录。
• 解决方案：配置的日志记录以捕获所有级别的日志，并包含详细的日志消息。

入门

先决条件

• Python 3.6+
• 烧瓶
• 句子转化器

安装

1. 克隆存储库：

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

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 运行应用程序：

   python main.py

结论

该API为生成文本嵌入的方法提供了一种有效且直接的方法，并具有可靠的错误处理和日志记录以确保可靠性。它是需要快速准确的NLP任务文本表示形式的应用程序。