এমবেডিং হল টেক্সট ইনপুটের একটি সংখ্যাগত উপস্থাপনা যা অনেকগুলি অনন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে উন্মুক্ত করে, যেমন ক্লাস্টারিং, সাদৃশ্য পরিমাপ এবং তথ্য পুনরুদ্ধার। একটি ভূমিকার জন্য, এম্বেডিং গাইড দেখুন।
পদ্ধতি: models.embedContent
নির্দিষ্ট জেমিনি এম্বেডিং মডেল ব্যবহার করে ইনপুট Content
থেকে একটি পাঠ্য এম্বেডিং ভেক্টর তৈরি করে৷
শেষবিন্দু
পোস্টhttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=models /*}:embedContent
URL gRPC ট্রান্সকোডিং সিনট্যাক্স ব্যবহার করে।
পাথ প্যারামিটার
model
string
প্রয়োজন। মডেলের সম্পদের নাম। এটি মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি আইডি হিসাবে কাজ করে।
এই নামটি models.list
পদ্ধতি দ্বারা প্রত্যাবর্তিত একটি মডেল নামের সাথে মিলিত হওয়া উচিত।
বিন্যাস: models/{model}
এটি ফর্ম models/{model}
লাগে।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:
content
object ( Content
)
প্রয়োজন। এম্বেড করার বিষয়বস্তু। শুধুমাত্র parts.text
ক্ষেত্র গণনা করা হবে।
taskType
enum ( TaskType
)
ঐচ্ছিক। ঐচ্ছিক টাস্ক টাইপ যার জন্য এম্বেডিং ব্যবহার করা হবে। শুধুমাত্র models/embedding-001
এর জন্য সেট করা যেতে পারে।
title
string
ঐচ্ছিক। পাঠ্যের জন্য একটি ঐচ্ছিক শিরোনাম। শুধুমাত্র টাস্কটাইপ RETRIEVAL_DOCUMENT
হলেই প্রযোজ্য।
দ্রষ্টব্য: RETRIEVAL_DOCUMENT
এর জন্য একটি title
নির্দিষ্ট করা পুনরুদ্ধারের জন্য আরও ভাল মানের এম্বেডিং প্রদান করে৷
outputDimensionality
integer
ঐচ্ছিক। আউটপুট এম্বেডিংয়ের জন্য ঐচ্ছিক হ্রাস মাত্রা। যদি সেট করা থাকে, আউটপুট এম্বেডিংয়ের অতিরিক্ত মান শেষ থেকে কেটে ফেলা হয়। শুধুমাত্র 2024 সাল থেকে নতুন মডেল দ্বারা সমর্থিত। পূর্ববর্তী মডেল ব্যবহার করলে আপনি এই মান সেট করতে পারবেন না ( models/embedding-001
)।
উদাহরণ অনুরোধ
পাইথন
Node.js
শেল
প্রতিক্রিয়া শরীর
একটি EmbedContentRequest
এর প্রতিক্রিয়া।
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামোর সাথে ডেটা থাকে:
embedding
object ( ContentEmbedding
)
শুধুমাত্র আউটপুট। ইনপুট বিষয়বস্তু থেকে উৎপন্ন এমবেডিং।
JSON প্রতিনিধিত্ব |
---|
{
"embedding": {
object ( |
পদ্ধতি: models.batchEmbedContents
- শেষবিন্দু
- পাথ প্যারামিটার
- শরীরের অনুরোধ
- প্রতিক্রিয়া শরীর
- অনুমোদনের সুযোগ
- উদাহরণ অনুরোধ
- EmbedContentRequest
ইনপুট Content
থেকে একাধিক এম্বেডিং ভেক্টর তৈরি করে যা EmbedContentRequest
অবজেক্ট হিসাবে উপস্থাপিত স্ট্রিংগুলির একটি ব্যাচ নিয়ে গঠিত।
শেষবিন্দু
পোস্টhttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=models /*}:batchEmbedContents
URL gRPC ট্রান্সকোডিং সিনট্যাক্স ব্যবহার করে।
পাথ প্যারামিটার
model
string
প্রয়োজন। মডেলের সম্পদের নাম। এটি মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি আইডি হিসাবে কাজ করে।
এই নামটি models.list
পদ্ধতি দ্বারা প্রত্যাবর্তিত একটি মডেল নামের সাথে মিলিত হওয়া উচিত।
বিন্যাস: models/{model}
এটি ফর্ম models/{model}
লাগে।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:
requests[]
object ( EmbedContentRequest
)
প্রয়োজন। ব্যাচের জন্য এম্বেড অনুরোধ. এই প্রতিটি অনুরোধের মডেলটি অবশ্যই নির্দিষ্ট BatchEmbedContentsRequest.model
মডেলের সাথে মিলবে।
উদাহরণ অনুরোধ
পাইথন
Node.js
শেল
প্রতিক্রিয়া শরীর
একটি BatchEmbedContentsRequest
এর প্রতিক্রিয়া।
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামোর সাথে ডেটা থাকে:
embeddings[]
object ( ContentEmbedding
)
শুধুমাত্র আউটপুট। প্রতিটি অনুরোধের জন্য এমবেডিং, ব্যাচ অনুরোধে দেওয়া একই ক্রমে।
JSON প্রতিনিধিত্ব |
---|
{
"embeddings": [
{
object ( |
EmbedContentRequest
মডেলটি এম্বেড করার জন্য Content
সহ অনুরোধ৷
model
string
প্রয়োজন। মডেলের সম্পদের নাম। এটি মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি আইডি হিসাবে কাজ করে।
এই নামটি models.list
পদ্ধতি দ্বারা প্রত্যাবর্তিত একটি মডেল নামের সাথে মিলিত হওয়া উচিত।
বিন্যাস: models/{model}
content
object ( Content
)
প্রয়োজন। এম্বেড করার বিষয়বস্তু। শুধুমাত্র parts.text
ক্ষেত্র গণনা করা হবে।
taskType
enum ( TaskType
)
ঐচ্ছিক। ঐচ্ছিক টাস্ক টাইপ যার জন্য এম্বেডিং ব্যবহার করা হবে। শুধুমাত্র models/embedding-001
এর জন্য সেট করা যেতে পারে।
title
string
ঐচ্ছিক। পাঠ্যের জন্য একটি ঐচ্ছিক শিরোনাম। শুধুমাত্র টাস্কটাইপ RETRIEVAL_DOCUMENT
হলেই প্রযোজ্য।
দ্রষ্টব্য: RETRIEVAL_DOCUMENT
এর জন্য একটি title
নির্দিষ্ট করা পুনরুদ্ধারের জন্য আরও ভাল মানের এম্বেডিং প্রদান করে৷
outputDimensionality
integer
ঐচ্ছিক। আউটপুট এম্বেডিংয়ের জন্য ঐচ্ছিক হ্রাস মাত্রা। যদি সেট করা থাকে, আউটপুট এম্বেডিংয়ের অতিরিক্ত মান শেষ থেকে কেটে ফেলা হয়। শুধুমাত্র 2024 সাল থেকে নতুন মডেল দ্বারা সমর্থিত। পূর্ববর্তী মডেল ব্যবহার করলে আপনি এই মান সেট করতে পারবেন না ( models/embedding-001
)।
কন্টেন্ট এম্বেডিং
একটি এমবেডিং প্রতিনিধিত্বকারী ফ্লোটগুলির একটি তালিকা৷
values[]
number
এমবেডিং মান.
JSON প্রতিনিধিত্ব |
---|
{ "values": [ number ] } |
টাস্ক টাইপ
টাস্কের ধরন যার জন্য এম্বেডিং ব্যবহার করা হবে।
Enums | |
---|---|
TASK_TYPE_UNSPECIFIED | আনসেট মান, যা অন্যান্য enum মানগুলির একটিতে ডিফল্ট হবে। |
RETRIEVAL_QUERY | প্রদত্ত টেক্সট একটি অনুসন্ধান/পুনরুদ্ধার সেটিং একটি ক্যোয়ারী নির্দিষ্ট করে. |
RETRIEVAL_DOCUMENT | প্রদত্ত পাঠ্যটি অনুসন্ধান করা কর্পাস থেকে একটি নথি নির্দিষ্ট করে৷ |
SEMANTIC_SIMILARITY | প্রদত্ত পাঠ্যটি STS-এর জন্য ব্যবহার করা হবে তা নির্দিষ্ট করে। |
CLASSIFICATION | নির্দিষ্ট করে যে প্রদত্ত পাঠ্যটি শ্রেণীবদ্ধ করা হবে। |
CLUSTERING | নির্দিষ্ট করে যে এমবেডিংগুলি ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হবে৷ |
QUESTION_ANSWERING | নির্দিষ্ট করে যে প্রদত্ত পাঠ্যটি প্রশ্নের উত্তরের জন্য ব্যবহার করা হবে। |
FACT_VERIFICATION | উল্লেখ করে যে প্রদত্ত পাঠ্য সত্য যাচাইয়ের জন্য ব্যবহার করা হবে। |