文本向量 (Embeddings)

当前暂未开放：GWLLM 暂无可用的向量模型。以下为接口预留说明，正式开放后以控制台「模型广场」为准。

向量模型常用于构建知识库检索增强生成 (RAG)、语义相似度搜索与内容聚类。GWLLM 将完整支持标准 /v1/embeddings 接口。

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接口信息

• 路径：POST /v1/embeddings
• 认证：Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>

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调用示例 (Python)（接口开放后适用）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-您的GWLLM令牌",
    base_url="https://gwllm.com/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",  # 示例 ID，暂未开放，开放后以模型广场为准
    input="GWLLM 是高可用企业级大模型网关"
)

embedding_vector = response.data[0].embedding
print(f"向量维度: {len(embedding_vector)}")