PaLM API：Java 嵌入快速入门

本快速入门将帮助您开始使用 PaLM API 的嵌入服务。您将使用嵌入服务生成可在各种自然语言应用中使用的文本嵌入。

获取 API 密钥

首先，您需要获取 API 密钥。

什么是嵌入？

嵌入是一种用于将文本（例如字词、句子或整个段落）表示为数组中的浮点数列表的技术。关键理念是，含义相似的文本将具有类似的嵌入。您可以将它们之间的关系用于许多重要任务。

安装 API 客户端

以下说明将在本地 Maven 制品库中安装 PaLM Java SDK，以便您可以将其作为依赖项添加到 Gradle 项目中。

下载 google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java.tar.gz 文件。

解压文件并将其安装在 mavenLocal 中：

# Extract the files
tar -xzvf google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java.tar.gz
cd google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java

# Install to mavenLocal
./gradlew publishToMavenLocal

打开 Gradle 配置文件，并确保 mavenLocal() 列在 repositories 下：

repositories {
    mavenCentral()
    // ...

    // Add the Maven Local repository
    mavenLocal()
}

此外，在 Gradle 配置文件中，将必要的库添加到 dependencies 代码块中：

dependencies {
    // ...

    // Add these dependencies to use Generative AI
    implementation("com.google.cloud:gapic-google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java:0.0.0-SNAPSHOT")
    implementation("io.grpc:grpc-okhttp:1.53.0")
}

初始化文本服务客户端

在您的 Java 程序中，将您的 API 密钥作为标头传递给 TextServiceSettings 要使用的 TransportChannelProvider，从而初始化 TextServiceClient：

HashMap<String, String> headers = new HashMap<>();
headers.put("x-goog-api-key", "API_KEY");

TransportChannelProvider provider = InstantiatingGrpcChannelProvider.newBuilder()
    .setHeaderProvider(FixedHeaderProvider.create(headers))
    .build();

TextServiceSettings settings = TextServiceSettings.newBuilder()
    .setTransportChannelProvider(provider)
    .setCredentialsProvider(FixedCredentialsProvider.create(null))
    .build();

TextServiceClient client = TextServiceClient.create(settings);

生成嵌入

在本部分中，您将了解如何使用 embedText 方法为一段文本生成嵌入。

如需使用 embedText 方法，请传入模型的名称以及一些要嵌入的文本。您将获得一个浮点值列表。

EmbedTextRequest request = EmbedTextRequest.newBuilder()
    .setModel("models/embedding-gecko-001") // Required, which model to use to generate the result
    .setText("What do squirrels eat?") // Required
    .build();

EmbedTextResponse response = client.embedText(request);

List<Float> embedding = response.getEmbedding().getValueList();

System.out.println(embedding);