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Send `gen_ai.embeddings.input` with appropriate format

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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
64/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
python
Bereich
backend-api-design

Rechercherichtung

Finde zunächst die Stelle, an der das Python SDK gen_ai.embeddings.input ausgibt, und lies die Embedding-Instrumentierung in diesem Bereich. Vergleiche den ausgegebenen Wert und Typ mit den vier Formaten im Issue und im verlinkten GenAI RFC. Füge gezielte Tests für text, texts, tokens und token_batches hinzu oder aktualisiere sie; abgeschlossen ist die Arbeit, wenn jede Eingabeform mit dem passenden Typ gesendet wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Improvement Python Spans

As per the GenAI RFC:

The attribute is a union discriminated by the type property. The type property is one of "text", "texts", "tokens", or "token_batches".

If the type is "text", then the value is a simple string, as in

{
    "type": "text",
    "value": "Hello, world!",
}

If the type is "texts", the value is a string array, as in

{
    "type": "texts",
    "value": ["First text", "Second text", "Third text"],
}

If the type is "tokens", then the value is an array of integers, as in

{
    "type": "tokens",
    "value": [5, 8, 13, 21, 34],
}

Finally, if the type is "token_batches", then the value is a 2-dimensional array of integers, as in

{
    "type": "token_batches",
    "value": [[5, 8, 13, 21, 34], [8, 13, 21, 34, 55]],
}
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
2.2k
Forks
682
Ø Merge
1 T. 7 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
244

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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