Când rulați llama-server cu un model de embedding (sau cu flag-ul --embedding), endpoint-ul /v1/embeddings returnează vectori numerici denși compatibili cu bibliotecile LangChain și LlamaIndex.
# Pornire server în mod embedding dedicat
./build/bin/llama-server -m bge-m3-q8_0.gguf --embedding --port 8080
# Cerere vectorizare text:
curl http://localhost:8080/v1/embeddings -H "Content-Type: application/json" -d '{
"input": "Documentație tehnică pentru servere cloud"
}'Răspunsul conține vectorul numeric (de exemplu 768 sau 1024 de dimensiuni) pregătit pentru indexare în Qdrant sau pgvector.
Întrebări & Exemple practice:
Generarea de Vectori Denși prin /v1/embeddingsAi o întrebare despre Generarea de Vectori Denși prin /v1/embeddings sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.