豆包向量化API – 字节跳动新推出的高效语义向量化模型解析

豆包向量化API是什么

豆包向量化API是由字节跳动研发的语义向量化模型，名为Doubao-embedding，主要面向向量检索的使用场景，支持中、英双语，能处理最长4K的上下文长度。目前提供两个版本，text-240715：最高维度向量 2560，支持 512、1024、2048 降维使用。中英文 Retrieval效果较 text-240515 版本有较大提升，推荐使用该版本。text-240515：最高维度向量 2048，支持 512、1024 降维使用。API的Host为maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com，Region为cn-beijing。

使用Doubao-embedding API之前，需要通过设置环境变量或在代码中直接修改，配置VOLC_ACCESSKEY和VOLC_SECRETKEY。字节跳动提供了统一的SDK接入方式，包括Golang、Python和Java的SDK。

豆包向量化API的主要功能

语义向量化：将文本内容转换为语义向量，这些向量能表达文本的语义信息。
支持多种语言：支持中文和英文文本的向量化处理。
长文本处理：能处理最长4K（即4096个字符）的上下文长度，适合长文本的向量化。
高维向量输出：提供2048维的向量输出，同时支持512维和1024维的降维使用，适应不同的应用场景和计算资源。
向量检索优化：生成的向量适用于文档相似度比较、信息检索等向量检索任务。
易于集成：提供Golang、Python和Java的SDK，方便开发者在不同编程环境中集成和使用。
灵活的输入输出：API的输入是一个包含文本内容的列表，输出则是包含每个文本向量化结果的列表，其中包含向量和对应的序号。
检索效果优化：在检索场景中，建议为查询文本添加指令前缀，提高检索的效果和准确度。
适用于多种应用：适用于搜索引擎、推荐系统、知识图谱、自然语言处理等多种应用场景。

豆包向量化API的项目地址

向量化API调用指南地址：https://www.volcengine.com/docs/82379/1263524

如何获取豆包向量化API的API key鉴权

API Key是用于API鉴权的密钥，确保在调用API时能验证身份。在使用API进行开发时，需要在HTTP请求的Header中添加Authorization字段，在实际调用API时，需要将VOLC_ACCESSKEY替换为实际API Key。

注册账号：前往火山引擎官网并注册账号。
登录控制台：使用账号登录火山引擎控制台。
创建API Key：在控制台中，找到API访问秘钥部分，点击创建API Key。需要为API Key设置一个名称，便于识别和管理。创建后，系统会提供一串字符，即为API Key，务必妥善保管，避免泄露给他人。