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リファレンスRAG.embed()

埋め込み

Mastraは、AI SDKのembedおよびembedMany関数を使用してテキスト入力のベクトル埋め込みを生成し、類似性検索やRAGワークフローを実現します。

単一埋め込み

embed 関数は、単一のテキスト入力に対してベクトル埋め込みを生成します。

import { embed } from "ai";
 
const result = await embed({
  model: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
  value: "Your text to embed",
  maxRetries: 2, // optional, defaults to 2
});

パラメータ

model:

EmbeddingModel
使用する埋め込みモデル（例: openai.embedding('text-embedding-3-small')）

value:

string | Record<string, any>
埋め込むテキストコンテンツまたはオブジェクト

maxRetries?:

number
= 2
埋め込み呼び出しごとの最大リトライ回数。リトライを無効にするには0を設定します。

abortSignal?:

AbortSignal
リクエストをキャンセルするためのオプションのアボートシグナル

headers?:

Record<string, string>
リクエストに追加するHTTPヘッダー（HTTPベースのプロバイダーのみ）

戻り値

embedding:

number[]
入力に対する埋め込みベクトル

複数の埋め込み

複数のテキストを一度に埋め込むには、embedMany 関数を使用します。

import { embedMany } from "ai";
 
const result = await embedMany({
  model: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
  values: ["First text", "Second text", "Third text"],
  maxRetries: 2, // optional, defaults to 2
});

パラメータ

model:

EmbeddingModel
使用する埋め込みモデル（例: openai.embedding('text-embedding-3-small')）

values:

string[] | Record<string, any>[]
埋め込むテキストコンテンツまたはオブジェクトの配列

maxRetries?:

number
= 2
埋め込み呼び出しごとの最大リトライ回数。リトライを無効にするには0を設定します。

abortSignal?:

AbortSignal
リクエストをキャンセルするためのオプションのアボートシグナル

headers?:

Record<string, string>
リクエスト用の追加HTTPヘッダー（HTTPベースのプロバイダーのみ）

戻り値

embeddings:

number[][]
入力値に対応する埋め込みベクトルの配列

使用例

import { embed, embedMany } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
 
// Single embedding
const singleResult = await embed({
  model: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
  value: "What is the meaning of life?",
});
 
// Multiple embeddings
const multipleResult = await embedMany({
  model: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
  values: [
    "First question about life",
    "Second question about universe",
    "Third question about everything",
  ],
});

Vercel AI SDK における埋め込みの詳細については、以下をご覧ください：

.chunk()ExtractParams