使用Aleph Alpha嵌入与Qdrant

Aleph Alpha 是一个多模态和多语言的嵌入提供者。他们的 API 允许为文本和图像创建嵌入，两者都在相同的潜在空间中。他们维护了一个官方的 Python 客户端，可以通过 pip 安装：

pip install aleph-alpha-client

有同步和异步客户端可用。获取图像的嵌入并将其存储到Qdrant可以通过以下方式完成：

import qdrant_client
from qdrant_client.models import Batch

from aleph_alpha_client import (
    Prompt,
    AsyncClient,
    SemanticEmbeddingRequest,
    SemanticRepresentation,
    ImagePrompt
)

aa_token = "<< your_token >>"
model = "luminous-base"

qdrant_client = qdrant_client.QdrantClient()
async with AsyncClient(token=aa_token) as client:
    prompt = ImagePrompt.from_file("./path/to/the/image.jpg")
    prompt = Prompt.from_image(prompt)

    query_params = {
        "prompt": prompt,
        "representation": SemanticRepresentation.Symmetric,
        "compress_to_size": 128,
    }
    query_request = SemanticEmbeddingRequest(**query_params)
    query_response = await client.semantic_embed(
        request=query_request, model=model
    )
    
    qdrant_client.upsert(
        collection_name="MyCollection",
        points=Batch(
            ids=[1],
            vectors=[query_response.embedding],
        )
    )

如果我们想用相同的模型创建文本嵌入，我们不会使用ImagePrompt.from_file，而是直接将输入文本提供给Prompt.from_text方法。

这个页面有用吗？

本页内容：