文本嵌入

将输入文本转换为向量表示，便于后续执行语义检索、聚类、相似度计算、重排等任务。

接口信息

POST /v1beta/models/gemini-embedding-001:embedContent

Base URL

https://www.vortapapi.com/v1

请求头

名称	必填	说明
Authorization	是	Vortap API Key，格式为 Bearer sk-***
Content-Type	否	请求体为 JSON 时建议设置为 application/json

请求体

字段	类型	必填	说明
content	object	是	需要生成嵌入向量的内容。
content.parts	array	是	内容片段列表。文本输入通常使用 text 字段。
content.parts[].text	string	是	待嵌入的文本。
taskType	string	否	嵌入任务类型，用于提示模型生成更适合特定用途的向量。
title	string	否	当 taskType 适用于文档检索类场景时，可提供文档标题。
outputDimensionality	integer	否	指定输出向量维度。未提供时使用模型默认维度。

请求示例

curl -X POST "https://www.vortapapi.com/v1/v1beta/models/gemini-embedding-001:embedContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": {
      "parts": [
        {
          "text": "Vortap 提供兼容 OpenAI API 的模型网关服务。"
        }
      ]
    }
  }'

响应字段

字段	类型	说明
embedding	object	嵌入结果对象。
embedding.values	array	模型生成的浮点数向量。

响应示例

{
  "embedding": {
    "values": [
      -0.0296398,
      -0.010636787,
      0.012426536,
      -0.043735605,
      -0.012861362,
      0.0025766853,
      -0.0056927837,
      0.013363464
    ]
  }
}