codefuse-chatbot/dev_opsgpt/embeddings/huggingface_embedding.py

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Python
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# encoding: utf-8
'''
@author: 温进
@file: huggingface_embedding.py
@time: 2023/11/30 上午11:41
@desc:
'''
from loguru import logger
from configs.model_config import EMBEDDING_DEVICE
from dev_opsgpt.embeddings.utils import load_embeddings
class HFEmbedding:
_instance = {}
def __new__(cls, *args, **kwargs):
instance_key = f'{args},{kwargs}'
if cls._instance.get(instance_key, None):
return cls._instance[instance_key]
else:
cls._instance[instance_key] = super().__new__(cls)
return cls._instance[instance_key]
def __init__(self, model_name):
self.model = load_embeddings(model=model_name, device=EMBEDDING_DEVICE)
logger.debug('load success')
def get_emb(self, text_list):
'''
get embedding
@param text_list:
@return:
'''
logger.info('st')
emb_res = self.model.embed_documents(text_list)
logger.info('ed')
res = {
text_list[idx]: emb_res[idx] for idx in range(len(text_list))
}
return res
if __name__ == '__main__':
model_name = 'text2vec-base'
hfe = HFEmbedding(model_name)
text_list = ['这段代码是一个OkHttp拦截器用于在请求头中添加授权令牌。它继承自`com.theokanning.openai.client.AuthenticationInterceptor`类,并且被标记为`@Deprecated`,意味着它已经过时了。\n\n这个拦截器的作用是在每个请求的头部添加一个名为"Authorization"的字段,值为传入的授权令牌。这样,当请求被发送到服务器时,服务器可以使用这个令牌来验证请求的合法性。\n\n这段代码的构造函数接受一个令牌作为参数,并将其传递给父类的构造函数。这个令牌应该是一个有效的授权令牌,用于访问受保护的资源。', '这段代码定义了一个接口`OpenAiApi`,并使用`@Deprecated`注解将其标记为已过时。它还扩展了`com.theokanning.openai.client.OpenAiApi`接口。\n\n`@Deprecated`注解表示该接口已经过时,不推荐使用。开发者应该使用`com.theokanning.openai.client.OpenAiApi`接口代替。\n\n注释中提到这个接口只是为了保持向后兼容性。这意味着它可能是为了与旧版本的代码兼容而保留的,但不推荐在新代码中使用。', '这段代码是一个OkHttp的拦截器用于在请求头中添加授权令牌authorization token\n\n在这个拦截器中首先获取到传入的授权令牌token然后在每个请求的构建过程中使用`newBuilder()`方法创建一个新的请求构建器,并在该构建器中添加一个名为"Authorization"的请求头,值为"Bearer " + token。最后使用该构建器构建一个新的请求并通过`chain.proceed(request)`方法继续处理该请求。\n\n这样当使用OkHttp发送请求时该拦截器会自动在请求头中添加授权令牌以实现身份验证的功能。', '这段代码是一个Java接口用于定义与OpenAI API进行通信的方法。它包含了各种不同类型的请求和响应方法用于与OpenAI API的不同端点进行交互。\n\n接口中的方法包括:\n- `listModels()`:获取可用的模型列表。\n- `getModel(String modelId)`:获取指定模型的详细信息。\n- `createCompletion(CompletionRequest request)`:创建文本生成的请求。\n- `createChatCompletion(ChatCompletionRequest request)`:创建聊天式文本生成的请求。\n- `createEdit(EditRequest request)`:创建文本编辑的请求。\n- `createEmbeddings(EmbeddingRequest request)`:创建文本嵌入的请求。\n- `listFiles()`:获取已上传文件的列表。\n- `uploadFile(RequestBody purpose, MultipartBody.Part file)`:上传文件。\n- `deleteFile(String fileId)`:删除文件。\n- `retrieveFile(String fileId)`:获取文件的详细信息。\n- `retrieveFileContent(String fileId)`:获取文件的内容。\n- `createFineTuningJob(FineTuningJobRequest request)`创建Fine-Tuning任务。\n- `listFineTuningJobs()`获取Fine-Tuning任务的列表。\n- `retrieveFineTuningJob(String fineTuningJobId)`获取指定Fine-Tuning任务的详细信息。\n- `cancelFineTuningJob(String fineTuningJobId)`取消Fine-Tuning任务。\n- `listFineTuningJobEvents(String fineTuningJobId)`获取Fine-Tuning任务的事件列表。\n- `createFineTuneCompletion(CompletionRequest request)`创建Fine-Tuning模型的文本生成请求。\n- `createImage(CreateImageRequest request)`:创建图像生成的请求。\n- `createImageEdit(RequestBody requestBody)`:创建图像编辑的请求。\n- `createImageVariation(RequestBody requestBody)`:创建图像变体的请求。\n- `createTranscription(RequestBody requestBody)`:创建音频转录的请求。\n- `createTranslation(RequestBody requestBody)`:创建音频翻译的请求。\n- `createModeration(ModerationRequest request)`:创建内容审核的请求。\n- `getEngines()`:获取可用的引擎列表。\n- `getEngine(String engineId)`:获取指定引擎的详细信息。\n- `subscription()`:获取账户订阅信息。\n- `billingUsage(LocalDate starDate, LocalDate endDate)`:获取账户消费信息。\n\n这些方法使用不同的HTTP请求类型GET、POST、DELETE和路径来与OpenAI API进行交互并返回相应的响应数据。']
hfe.get_emb(text_list)