Databricks 임베딩

Databricks의 임베딩 모델을 LlamaIndex에서 사용하는 예시예요. DatabricksToken과 serving endpoint를 환경 변수로 설정하고, DatabricksEmbedding으로 임베딩을 만드는 방법을 보여줘요.

출처: 문서

본문

colab에서 이 노트북을 열고 있다면 LlamaIndex 🦙를 설치해야 할 거예요.

%pip install llama-index
%pip install llama-index-embeddings-databricks

import os
from llama_index.core import Settings
from llama_index.embeddings.databricks import DatabricksEmbedding

# 필요한 모델, API 키, serving endpoint로 DatabricksEmbedding 클래스를 설정합니다.
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = "<MY TOKEN>"
os.environ["DATABRICKS_SERVING_ENDPOINT"] = "<MY ENDPOINT>"
embed_model = DatabricksEmbedding(model="databricks-bge-large-en")
Settings.embed_model = embed_model

# Embed some text
embeddings = embed_model.get_text_embedding(
    "The DatabricksEmbedding integration works great."
)