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Qwen-Embedding

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向量

概述

向量

通用文本向量的批处理接口，通过这个接口客户可以以文本方式一次性的提交大批量的向量计算请求，在系统完成所有的计算之后，大模型服务平台会将结果信息存储在结果文件中供客户下载解析。

输入

文本

输出

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 文本输入
    ¥0.7/M tokens

速率限制

    API 参考

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    import dashscope
from http import HTTPStatus
input_texts = "衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买"

resp = dashscope.TextEmbedding.call(
model="text-embedding-async-v2",
input=input_texts
)
print(resp)