Représente les résultats de la représentation vectorielle continue d'un modèle. Généralement utilisé pour les tâches d'intégration.
Constructeurs publics
Méthodes publiques
statique EmbeddingResult |
create(List<Embedding>, représentations vectorielles continues facultatives<Long>}.>
crée une instance
EmbeddingResult ; |
statique EmbeddingResult |
createFromProto(prototype EmbeddingsProto.EmbeddingResult)
Crée un objet
EmbeddingResult à partir d'un message protobuf ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult) . |
abstrait Liste<Représentation vectorielle continue> |
embeddings()
Résultats de la représentation vectorielle continue pour chaque tête du modèle.
|
abstrait Facultatif<Long> |
timestampMs()
Code temporel facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats.
|
Méthodes héritées
Constructeurs publics
public EmbeddingResult ()
Méthodes publiques
public statique EmbeddingResult create (List<Embedding> éléments intégrés, facultatif<Long> timestampMs)
crée une instance EmbeddingResult
;
Paramètres
représentations vectorielles continues | la liste des objets Embedding contenant la représentation vectorielle continue pour chaque tête du modèle. |
---|---|
timestampMs | L'horodatage facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats. |
public statique EmbeddingResult createFromProto (prototypeEmbeddingsProto.EmbeddingResult)
Crée un objet EmbeddingResult
à partir d'un message protobuf ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult)
.
Paramètres
proto | le message protobuf ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult) à convertir.
|
---|
public abstrait Liste<Embedding> embeddings ()
Résultats de la représentation vectorielle continue pour chaque tête du modèle.
public abstrait Facultatif<Long> timestampMs ()
Code temporel facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats.
Utilisé uniquement pour l'extraction de représentations vectorielles continues sur des séries temporelles (par exemple, une représentation vectorielle continue audio). Dans ces cas d'utilisation, la quantité de données à traiter peut dépasser la taille maximale que le modèle peut traiter. Pour résoudre ce problème, les données d'entrée sont divisées en plusieurs fragments à partir de différents horodatages.