1. 相似度模型
lakala
  • 相似度模型
    • 生产向量化模型备用节点路由转发接口
      POST
    • bge-reranker-v2-m3
      POST
    • bge-m3
      POST
    • 文档QA全领域通用相似度模型（20261010更新）
      POST
    • 旧 - 支付客服问答相似度模型 - 修
      POST
    • 通用客服问答相似度模型
      POST
    • 旧 - 支付客服问答相似度模型
      POST
    • 微调向量化模型
      POST
    • 支付开放平台调用相似度模型（20261008更新）
      POST
    • 关键词提取（20261008更新）
      POST
  • 分类模型
    • 新 - 意图识别多任务模型
      POST
    • 意图识别多任务模型
      POST
    • 情感分类模型
      POST
    • 旧 - 风控投诉分类模型
      POST
  • 打分模型
    • 培训机器人（20261008更新）
      POST
    • 新 - 培训机器人打分模型
      POST
    • 新 - 培训机器人更新问答库接口
      POST
    • 旧 - 培训机器人打分模型
      POST
    • 旧 - 培训机器人更新问答库接口
      POST
  • 真如：10.51.17.34（原万国：10.16.64.34）
    • E1（embedding 9997）
      POST
    • 新 - 风控投诉分类模型（bert_complain 9994）
      POST
    • 新 - 支付客服问答相似度模型（simi_chat 9941）
      POST
    • 风控客服问答相似度模型（risk_control 9998）
      POST
    • 问题重写（intention_recognition 9011）
      POST
  • RAG模型
    • 问题重写接口
      POST
    • PDF解析（新）
      POST
    • RAG总接口
      POST
    • PDF文件解析
      POST
    • Redis服务
      POST
  • 质检
    • 敏感词质检
    • 新敏感词质检系统
  • 其他
    • rembg
    • 图像分类与 OCR 服务
    • 沙箱环境MCP
  • 数据模型
    • 示例数据模型
      • Pet
      • Category
      • Tag
    • 相似度模型
    • 分类模型
    • RAG回调接口模型
  1. 相似度模型

文档QA全领域通用相似度模型（20261010更新）

POST
:9911/v1/embeddings

对文档或者QA进行向量化, 从而支持后面的向量化检索#

模型: 原始的 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型
部署环境: 测试, 生产
详细文档: 各环境部署目录下的 README.md

测试环境#

项目值
服务器192.168.12.103
部署目录/data5/embedding
服务端口9997
Pythonpython3
部署方式screen
启动命令screen -r embed9997 → python3 agent_embedding_api.py → Ctrl+a+d

生产环境（10.16.64.35）#

项目值
服务器10.16.64.35
部署目录/home/deploy/embedding
服务端口9997
Python默认python3
部署方式-
启动命令python3 agent_embedding_api.py

生产环境（10.16.64.34）— 新增#

项目值
服务器10.16.64.34
部署目录/home/deploy/untrain_universal
服务端口9997
Python/usr/local/bin/python3
依赖路径/home/deploy/.local/lib/python3.9/site-packages
部署方式systemd
服务名称embedding.service
日志保留30 天（journald）
服务管理命令：
日志查看：
systemd 配置文件： /etc/systemd/system/embedding.service
journald 日志保留配置： /etc/systemd/journald.conf

API 接口#

POST /v1/embeddings
请求示例：
响应示例：
{
  "model": "Universal",
  "object": "embedding",
  "data": [
    {
      "embedding": [0.0123, -0.0456, "..."],
      "index": 0
    }
  ],
  "created": 1696903370,
  "usage": {
    "prompt_tokens": 6,
    "total_tokens": 6
  },
  "duration": 0.052
}
完整接口参数说明、故障排查、模型更新等详见部署目录下 README.md。

请求参数

Body 参数application/json

示例
{
    "input": "今晚月色真美"
}

请求示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location ':9911/v1/embeddings' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "input": "今晚月色真美"
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Bodyapplication/json

示例
{
    "model": "BAAI_bge",
    "object": "list",
    "data": [
        {
            "object": "embedding",
            "embedding": [
                0.0715346708893776,
                -0.004101480823010206,
                -0.006244426127523184,
                -0.01724628545343876,
                -0.006651538424193859,
                0.020738258957862854,
                0.03119773231446743,
                0.019869757816195488,
                -0.007941762916743755,
                -0.0974310114979744,
                0.04713524132966995,
                0.02288356050848961,
                -0.01869524084031582,
                -0.0092162461951375,
                -0.011918668635189533,
                -0.007492481265217066,
                0.027823688462376595,
                0.0013125418918207288,
                0.0037089968100190163,
                -0.005138422828167677,
                -0.019511274993419647,
                -0.026438653469085693,
                0.013694646768271923
            ],
            "index": 0
        }
    ],
    "created": 1730341578,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 8,
        "total_tokens": 8
    }
}
修改于 2026-10-19 07:15:16
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