Azure AI Foundry에서의 시맨틱 검색

이 페이지는 Azure AI Foundry에서 Cohere의 시맨틱 검색을 사용하는 방법을 설명해요. Cohere의 Embed 모델로 텍스트 임베딩을 만드는 방법을 살펴볼게요.

출처: 문서

본문

이 페이지는 Azure AI Foundry에서 Cohere의 Embed 모델을 사용해 텍스트 임베딩을 만드는 방법을 설명해요.

임베딩 사용하기 (Using embeddings)

Cohere SDK로 임베딩을 만드는 코드 스니펫은 다음과 같아요.

임베딩할 문장이 있는 예시는 다음과 같아요:

PYTHON

import cohere

co = cohere.ClientV2(
    api_key="key",
    base_url="https://your-endpoint.inference.ai.azure.com/v1/embed",
}

response = co.embed(
    model="embed-v4.0",
    texts=["I like to code in Python"],
    input_type="search_query",
    embedding_types=["float"],
)

print(response.embeddings.float_[0])

Python 패키지 (Python packages)

다음 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요:

azure-ai-inference
cohere

다음 단계 (Next Steps)

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Cohere 문서