EmbedClient

EmbedClient#

EmbedClient 核心功能是将文本或文本列表通过Embedding模型转化为特征向量

概述#

EmbedClient 模块提供了统一的接口用于调用本地SentenceTransformer Embedding模型，或OpenAI Embedding模型

特性#

  • 统一接口: 所有客户端继承自 EmbedClientBase，提供一致的调用方式。

  • 多文本支持: 可单次并发创建多条文本的Embedding特征。

  • 本地模式: 支持使用 SentenceTransformerEmbed 对接本地部署的Embedding模型

基本使用#

from evofabric.core.clients import OpenAIEmbedClient, SentenceTransformerEmbed

# OpenAIEmbedClient
embed_client = OpenAIEmbedClient(
    api_key="your-api-key",
    base_url="your-base-url",
    model="qwen3_0.6B:latest",
)
res = embed_client.embed_query("hello")

# SentenceTransformerEmbed
embed_client = SentenceTransformerEmbed(
        device="cpu",
        model="hf_models/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
    )
res = embed_client.embed_query("hello")

在 vectorstore 中使用#

from evofabric.core.clients import OpenAIEmbedClient
from evofabric.core.vectorstore import ChromaDB

embed_client = OpenAIEmbedClient(
    api_key="your-api-key",
    base_url="your-base-url",
    model="qwen3_0.6B:latest",
)

# embed_client is implicitly called as a component of vectorstore
vectorstore = ChromaDB(
    collection_name="demo_collection",
    persist_directory="./demo_collection",
    embedding=embed_client,
)
目录