SiliconFlow

SiliconFlow 是一个集合了多种顶尖开源大模型的一站式云服务平台。其 Embedding 服务提供了一系列高性能的语义向量模型，广泛应用于大语言模型检索增强（RAG）、搜索、推荐等场景。平台上的模型如 BGE 系列和 Qwen Embedding 系列均具有优秀的语义表征能力，部分模型如 Qwen3-Embedding 还支持灵活调整输出维度，以平衡精度与存储成本。

提示

使用 SiliconFlow 服务需要遵循 SiliconFlow 的收费规则，可能产生相应费用。请在继续前，访问其官网或查阅相关文档，确认并接受其收费标准。如不同意，请勿继续操作。

依赖与鉴权

• 已安装 pyseekdb 库。

• 需要在 SiliconFlow 平台注册账号，并在 API 管理页面创建 API 密钥，用于身份验证和计费。

示例：创建 SiliconFlow Embedding Function

在代码中导入并初始化 SiliconflowEmbeddingFunction。通常，API 密钥通过环境变量管理。

• 基本用法

  指定模型名称，使用默认环境变量 SILICONFLOW_API_KEY 进行初始化。

  from pyseekdb.utils.embedding_functions import SiliconflowEmbeddingFunction
  
  ef = SiliconflowEmbeddingFunction(
      model_name="BAAI/bge-large-zh-v1.5"
  )

• 高级用法与自定义配置

  通过 api_key_env 指定自定义的环境变量名称，并根据模型特性设置 dimensions、timeout 等参数。

  from pyseekdb.utils.embedding_functions import SiliconflowEmbeddingFunction
  
  # 使用 BGE-M3 模型，并自定义环境变量名
  ef = SiliconflowEmbeddingFunction(
      model_name="BAAI/bge-m3",
      api_key_env="SILICONFLOW_API_KEY",
      timeout=30
  )
  
  # 使用 Qwen3-Embedding 模型，并指定输出维度为 1024
  ef = SiliconflowEmbeddingFunction(
      model_name="Qwen/Qwen3-Embedding-8B",
      dimensions=1024  # Reduce from default 4096 to 1024
  )

参数说明：

• model_name：SiliconFlow Embedding 模型名称，例如 BAAI/bge-large-zh-v1.5、Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B。
• api_key_env：API Key 所在的环境变量名，默认是 SILICONFLOW_API_KEY。
• timeout：请求超时时间（秒），可选。
• dimensions：输出向量维度（仅当模型支持动态维度时生效，如 Qwen/Qwen3-Embedding-8B 可从默认 4096 调整为更小值），可选。