EmbeddingResult

classe abstrata pública EmbeddingResult

Representa os resultados de embedding de um modelo. Normalmente usada como resultado para tarefas de incorporação.

Construtores públicos

Função EmbeddingResult()

Métodos públicos

estático EmbeddingResult	create(List<Embedding> embeddings, Optional<Long> timestampMs) Cria uma instância `EmbeddingResult`.
estático EmbeddingResult	createFromProto(proto de embeddingsProto.EmbeddingResult) Cria um objeto `EmbeddingResult` com base em uma mensagem protobuf `ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult)`.
abstrato Lista<Embedding>	embeddings() Os resultados de embedding para cada cabeçalho do modelo.
abstrato Opcional<Long>	timestampMs() O carimbo de data/hora opcional (em milissegundos) do início do bloco de dados correspondente a esses resultados.

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boolean	equals(Objeto arg0)
final Classe<?>	getClass()
int	hashCode()
nulo final	notify()
nulo final	notifyAll()
String	toString()
nulo final	wait(long arg0, int arg1)
nulo final	wait(long arg0)
nulo final	wait()

Construtores públicos

public EmbeddingResult ()

Métodos públicos

public Static EmbeddingResult criar (List<Embedding> embeddings, opcional<Long> timestampMs)

Cria uma instância EmbeddingResult.

Parâmetros

embeddings	a lista de objetos `Embedding` que contêm o embedding para cada cabeçalho do modelo.
timestampMs	o carimbo de data/hora opcional (em milissegundos) do início do bloco de dados correspondente a esses resultados.

público estático EmbeddingResult createFromProto (protocolo de embeddingsProto.EmbeddingResult)

Cria um objeto EmbeddingResult com base em uma mensagem protobuf ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult).

Parâmetros

proto	a mensagem protobuf `ERROR(/EmbeddingsProto.EmbeddingResult)` a ser convertida.

public List<Embedding> embeddings ()

Os resultados de embedding para cada cabeçalho do modelo.

public Opcional<Long> timestampMs ()

O carimbo de data/hora opcional (em milissegundos) do início do bloco de dados correspondente a esses resultados.

Isso é usado apenas para extração de embedding em séries temporais (por exemplo, embedder de áudio). Nesses casos de uso, a quantidade de dados a serem processados pode exceder o tamanho máximo que o modelo pode processar. Para resolver isso, os dados de entrada são divididos em vários blocos, começando com carimbos de data/hora diferentes.