Text Embeddings API

文本嵌入式API

該項目提供了一個REST API，用於使用句子變形金剛模型生成文本嵌入。它是使用燒瓶構建的，旨在簡化將文本轉換為各種NLP任務的嵌入過程的過程。

特徵

• 文本嵌入生成：使用BAAI/bge-base-zh模型將輸入文本轉換為嵌入式。
• 錯誤處理：可靠的錯誤處理以管理缺失字段和意外錯誤。
• 記錄：全面的日誌記錄，用於監視API請求和調試。

用法

API端點

• 帖子/ ：接受帶有text字段的JSON有效載荷並返回相應的嵌入。

示例請求

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

示例響應

{
  "Embeddings" : [ ... ]
}

複雜性和挑戰

1。模型集成

• 複雜性：集成句子變形金剛模型並確保正確加載。
• 解決方案：從sentence_transformers軟件包中使用的SentenceTransformer加載了預訓練的模型。

2。處理錯誤

• 複雜性：優雅地處理錯誤，例如缺少字段或模型故障。
• 解決方案：實現了捕獲和日誌錯誤的try-except塊，返回適當的HTTP狀態代碼。

3。記錄

• 複雜性：確保進行調試和監視的全面記錄。
• 解決方案：配置的日誌記錄以捕獲所有級別的日誌，並包含詳細的日誌消息。

入門

先決條件

• Python 3.6+
• 燒瓶
• 句子轉化器

安裝

1. 克隆存儲庫：

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

2. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt

3. 運行應用程序：

   python main.py

結論

該API為生成文本嵌入的方法提供了一種有效且直接的方法，並具有可靠的錯誤處理和日誌記錄以確保可靠性。它是需要快速準確的NLP任務文本表示形式的應用程序。