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一、嵌入模型 (Embedding Model)简介

1、核心概念

嵌入模型（EmbeddingModel）是嵌入过程中采用的模型。

当前 EmbeddingModel的接口主要用于将文本转换为数值向量，接口的设计主要围绕这两个目标展开：

• 可移植性：
  • 该接口确保在各种嵌入模型之间的轻松适配。
  • 它允许开发者在不同的嵌入技术或模型之间切换，所需的代码更改最小化。
  • 这一设计与 Spring 模块化和互换性的理念一致。
• 简单性：
  • 嵌入模型简化了文本转换为嵌入的过程。
  • 通过提供如 embed(String text)和 embed(Document document)这样简单的方法，它去除了处理原始文本数据和嵌入算法的复杂性。
  • 这个设计选择使开发者，尤其是那些初次接触 AI 的开发者，更容易在他们的应用程序中使用嵌入，而无需深入了解其底层机制。

嵌入(Embedding)的工作原理是将文本、图像和视频转换为称为向量（Vectors）的浮点数数组。
这些向量旨在捕捉文本、图像和视频的含义。
嵌入数组的长度称为向量的维度（Dimensionality）。

2、EmbeddingModel简介

EmbeddingModel API提供多种选项，将文本转换为Embeddings，支持单个字符串、结构化的Document对象或文本批处理。

有多种快捷方式可以获得文本Embeddings。例如：embed(String text)方法，它接受单个字符串并返回相应的 Embedding 向量。

EmbeddingModel所有方法都围绕着call方法实现，这是调用 EmbeddingModel的主要方法。

通常，Embedding返回一个float数组，以数值向量格式表示Embeddings。

• embedForResponse方法：提供了更全面的输出，可能包括有关Embeddings的其他信息。
• dimensions方法：是开发人员快速确定 Embedding 向量大小的便利工具，这对于理解 Embedding space 和后续处理步骤非常重要。

涉及的几个重要类：

• EmbeddingRequest类：是一种ModelRequest，它接受文本对象列表和可选的Embedding请求选项。
• EmbeddingResponse类：保存了AI模型的输出，其中每个 Embedding 实例包含来自单个文本输入的结果向量数据。同时，它还携带了有关 AI 模型响应的 EmbeddingResponseMetadata元数据。
• Embedding类：表示一个 Embedding 向量。

二、嵌入模型 (Embedding Model)使用

Spring AI Alibaba 嵌入模型 (Embedding Model)：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M6.1/tutorials/embedding/

Spring AI Alibaba 支持以上 Model 抽象与通义系列模型的适配，并通过 spring-ai-alibaba-starter AutoConfiguration 自动初始化了默认实例，因此我们可以在应用程序中直接注入 ChatModel、ImageModel 等 bean，当然在需要的时候也可以自定义 Model 实例。

1、编写 Controller接口

示例需求：获取用户输入文本的数值向量Embeddings。

在普通 Controller Bean 中注入 EmbeddingModel 实例，并为 Prompt 指定函数，实现下面几个功能：

• 简单调用
• 流式调用

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/dashscope/embedding-model")
public class DashScopeEmbeddingModelController {private final EmbeddingModel embeddingModel;/*** 使用如下的方式自动注入 EmbeddingModel** @param embeddingModel*/public DashScopeEmbeddingModelController(EmbeddingModel embeddingModel) {this.embeddingModel = embeddingModel;}/*** 简单调用*/@GetMapping("/simple/chat")public Map simpleChat(@RequestParam(defaultValue = "西安未来5天天气状况") String userInputPrompt) {EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(userInputPrompt));float[] aiOutput = embeddingResponse.getResult().getOutput();log.info("simpleChat --> userInputPrompt = {}, aiOutput = {}", userInputPrompt, aiOutput);return Map.of("embeddingResponse", embeddingResponse);}/*** 使用编程方式自定义 LLMs EmbeddingOptions 参数，* {@link com.alibaba.cloud.ai.dashscope.embedding.DashScopeEmbeddingOptions}* 优先级高于在 application.yml 中配置的 LLMs 参数！*/@GetMapping("/customOptions/embedding")public float[] customOptionsEmbedding(@RequestParam(defaultValue = "西安未来5天天气状况") String userInputPrompt) {// 自定义 LLMs Options 参数DashScopeEmbeddingOptions customOptions = DashScopeEmbeddingOptions.builder()// 默认使用的是 text-embedding-v1模型.withModel("text-embedding-v2").build();EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(new EmbeddingRequest(List.of(userInputPrompt), customOptions));Embedding embedding = embeddingResponse.getResult();float[] aiOutput = embedding.getOutput();log.info("simpleChat --> userInputPrompt = {}, aiOutput = {}", userInputPrompt, aiOutput);return aiOutput;}}

– 求知若饥，虚心若愚。