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Send `gen_ai.embeddings.input` with appropriate format

Ouverte Adaptée aux débutants
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Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

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Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
64/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
Active
Stack technique
python
Domaine
backend-api-design

Piste de recherche

Commencez par repérer où le Python SDK émet gen_ai.embeddings.input et lisez l’instrumentation des embeddings autour de cet endroit. Comparez la valeur et le type émis aux quatre formats de l’issue et du GenAI RFC associé. Ajoutez ou mettez à jour des tests ciblés pour text, texts, tokens et token_batches ; le travail est terminé lorsque chaque forme d’entrée est envoyée avec le type correspondant.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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]],
}
Langage dominant
Python
Étoiles
2.2k
Forks
692
Merge moyen
1 j 4 h
PR mergées (30 j)
227

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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