dify embedding模型
时间: 2025-06-30 13:12:12 浏览: 14
Dify平台支持多种Embedding模型的使用,尤其是在本地部署的情况下,用户可以通过Xinference或LM Studio等工具来调用不同的模型。在本地部署场景中,以Xinference为例,用户可以选择具体的Embedding模型进行下载和启动,例如bge-base-zh[^1]。该模型属于BAAI(北京智源人工智能研究院)开发的BGE系列,具有良好的中文文本表示能力。
在Xinference中,用户需要通过填写模型名称、选择下载源(如modelscope)并点击按钮进行下载和启动。模型启动后,可在“Running Models”下的“EMBEDDING MODELS”中查看。需要注意的是,Xinference允许同时运行多个Embedding模型和Rerank模型,但同一时间只能运行一个语音模型或图片模型[^1]。
此外,Dify也支持通过LM Studio部署Embedding模型。然而,LM Studio目前仅支持LLM(大语言模型)和Embedding模型,不提供对Rerank模型的完整支持。如果尝试在LM Studio中使用Rerank模型,其会映射到`/v1/embeddings`接口,但这会导致Dify无法正确调用Rerank功能[^2]。
对于某些升级后的Dify版本(如从0.9升级到1.01),可能会出现由于默认Embedding模型不可用而导致的问题。此时,用户需要手动安装指定插件,例如从Dify市场下载OpenAI相关插件,并根据具体需求安装特定模型(如DeepSeek)[^3]。
综上所述,Dify平台的Embedding模型支持包括本地部署和云端插件两种方式,用户可以根据实际需求选择合适的模型和部署方式。
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```python
# 示例代码:模拟获取Embedding向量的过程
import numpy as np
def get_embedding(text):
"""
模拟生成文本的Embedding向量。
实际应用中,该函数应调用Dify或Xinference提供的API。
"""
# 假设每个词的嵌入是一个随机5维向量
embedding_dim = 5
return np.random.rand(embedding_dim)
# 测试输入文本
text = "这是一个测试句子"
embedding_vector = get_embedding(text)
print(f"文本 '{text}' 的Embedding向量为: {embedding_vector}")
```
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