mirror of
https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai.git
synced 2026-06-23 21:00:30 +08:00
Merge pull request #384 from liaoliaojun/fix/merge
fix: TypeError ‘Model provided by the configuration not supported’
This commit is contained in:
Marco Vinciguerra
GitHub
commit
3d34ea65df
@ -1,6 +1,9 @@
|
||||
|
||||
# 🕷️ ScrapeGraphAI: You Only Scrape Once
|
||||
[English](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/README.md) | [中文](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/docs/chinese.md) | [日本語](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/docs/japanese.md)
|
||||
| [코리아노](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/docs/korean.md)
|
||||
| [русский](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/docs/russian.md)
|
||||
|
||||
|
||||
[](https://pepy.tech/project/scrapegraphai)
|
||||
[](https://github.com/pylint-dev/pylint)
|
||||
|
||||
210
docs/korean.md
Normal file
210
docs/korean.md
Normal file
@ -0,0 +1,210 @@
|
||||
# 🕷️ ScrapeGraphAI: 한 번만 스크래핑하세요
|
||||
|
||||
|
||||
ScrapeGraphAI는 웹 사이트와 로컬 문서(XML, HTML, JSON 등)에 대한 스크래핑 파이프라인을 만들기 위해 LLM 및 직접 그래프 로직을 사용하는 파이썬 웹 스크래핑 라이브러리입니다.
|
||||
|
||||
추출하려는 정보를 말하기만 하면 라이브러리가 알아서 처리해 줍니다!
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/scrapegraphai_logo.png" alt="Scrapegraph-ai Logo" style="width: 50%;">
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
## 🚀 빠른 설치
|
||||
|
||||
Scrapegraph-ai에 대한 참조 페이지는 PyPI의 공식 페이지에서 확인할 수 있습니다: pypi.
|
||||
|
||||
bash
|
||||
Copia codice
|
||||
pip install scrapegraphai
|
||||
참고: 다른 라이브러리와의 충돌을 피하기 위해 라이브러리를 가상 환경에 설치하는 것이 좋습니다 🐱
|
||||
|
||||
## 🔍 데모
|
||||
|
||||
공식 Streamlit 데모:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Google Colab을 사용하여 웹에서 직접 사용해 보세요:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 📖 문서
|
||||
|
||||
ScrapeGraphAI에 대한 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.
|
||||
|
||||
또한 Docusaurus를 여기에서 확인해 보세요.
|
||||
|
||||
## 💻 사용법
|
||||
|
||||
웹 사이트(또는 로컬 파일)에서 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 세 가지 주요 스크래핑 파이프라인이 있습니다:
|
||||
|
||||
SmartScraperGraph: 사용자 프롬프트와 입력 소스만 필요한 단일 페이지 스크래퍼;
|
||||
SearchGraph: 검색 엔진의 상위 n개의 검색 결과에서 정보를 추출하는 다중 페이지 스크래퍼;
|
||||
SpeechGraph: 웹 사이트에서 정보를 추출하고 오디오 파일을 생성하는 단일 페이지 스크래퍼.
|
||||
SmartScraperMultiGraph: 단일 프롬프트를 사용하여 여러 페이지를 스크래핑하는 스크래퍼
|
||||
OpenAI, Groq, Azure, Gemini와 같은 API를 통해 다양한 LLM을 사용할 수 있으며, Ollama를 사용하여 로컬 모델을 사용할 수도 있습니다.
|
||||
|
||||
사례 1: 로컬 모델을 사용하는 SmartScraper
|
||||
Ollama를 설치하고 ollama pull 명령을 사용하여 모델을 다운로드하세요.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
|
||||
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"model": "ollama/mistral",
|
||||
"temperature": 0,
|
||||
"format": "json", # Ollama는 형식을 명시적으로 지정해야 합니다
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # Ollama URL 설정
|
||||
},
|
||||
"embeddings": {
|
||||
"model": "ollama/nomic-embed-text",
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # Ollama URL 설정
|
||||
},
|
||||
"verbose": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
|
||||
prompt="프로젝트와 설명을 모두 나열하세요",
|
||||
# 이미 다운로드된 HTML 코드가 있는 문자열도 허용
|
||||
source="https://perinim.github.io/projects",
|
||||
config=graph_config
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = smart_scraper_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
```
|
||||
|
||||
출력은 다음과 같이 프로젝트와 설명의 목록이 될 것입니다:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': 'RL 알고리즘을 사용하여 실제 회전 진자를 제어하는 오픈 소스 프로젝트'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': '간단한 및 이중 진자를 훈련하기 위한 딥 Q-네트워크 알고리즘 개발'}, ...]}
|
||||
사례 2: 혼합 모델을 사용하는 SearchGraph
|
||||
우리는 LLM에 Groq를 사용하고, 임베딩에 Ollama를 사용합니다.
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
|
||||
|
||||
# 그래프 구성 정의
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"model": "groq/gemma-7b-it",
|
||||
"api_key": "GROQ_API_KEY",
|
||||
"temperature": 0
|
||||
},
|
||||
"embeddings": {
|
||||
"model": "ollama/nomic-embed-text",
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # Ollama URL 임의 설정
|
||||
},
|
||||
"max_results": 5,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# SearchGraph 인스턴스 생성
|
||||
search_graph = SearchGraph(
|
||||
prompt="Chioggia의 전통 레시피를 모두 나열하세요",
|
||||
config=graph_config
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 그래프 실행
|
||||
result = search_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
출력은 다음과 같이 레시피 목록이 될 것입니다:
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}
|
||||
사례 3: OpenAI를 사용하는 SpeechGraph
|
||||
OpenAI API 키와 모델 이름만 전달하면 됩니다.
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
|
||||
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"api_key": "OPENAI_API_KEY",
|
||||
"model": "gpt-3.5-turbo",
|
||||
},
|
||||
"tts_model": {
|
||||
"api_key": "OPENAI_API_KEY",
|
||||
"model": "tts-1",
|
||||
"voice": "alloy"
|
||||
},
|
||||
"output_path": "audio_summary.mp3",
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ************************************************
|
||||
# SpeechGraph 인스턴스를 생성하고 실행합니다.
|
||||
# ************************************************
|
||||
|
||||
speech_graph = SpeechGraph(
|
||||
prompt="프로젝트에 대한 자세한 오디오 요약을 만드세요.",
|
||||
source="https://perinim.github.io/projects/",
|
||||
config=graph_config,
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = speech_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
```
|
||||
|
||||
출력은 페이지의 프로젝트 요약이 포함된 오디오 파일이 될 것입니다.
|
||||
|
||||
후원사
|
||||
|
||||
<div style="text-align: center;">
|
||||
<a href="https://serpapi.com?utm_source=scrapegraphai">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/serp_api_logo.png" alt="SerpAPI" style="width: 10%;">
|
||||
</a>
|
||||
<a href="https://dashboard.statproxies.com/?refferal=scrapegraph">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/transparent_stat.png" alt="Stats" style="width: 15%;">
|
||||
</a>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
## 🤝 기여
|
||||
|
||||
기여를 환영하며, 개선 사항을 논의하고 제안 사항을 주고받기 위해 우리의 Discord 서버에 참여하세요!
|
||||
|
||||
기여 가이드라인을 참조하십시오.
|
||||
|
||||
## 📈 로드맵
|
||||
|
||||
프로젝트 로드맵을 여기에서 확인하세요! 🚀
|
||||
|
||||
로드맵을 더 인터랙티브하게 시각화하고 싶으신가요? markdown 내용을 편집기에 복사하여 markmap 시각화를 확인하세요!
|
||||
|
||||
## ️ 기여자들
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 🎓 인용
|
||||
|
||||
우리의 라이브러리를 연구 목적으로 사용한 경우 다음과 같이 인용해 주세요:
|
||||
|
||||
text
|
||||
Copia codice
|
||||
@misc{scrapegraph-ai,
|
||||
author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
|
||||
title = {Scrapegraph-ai},
|
||||
year = {2024},
|
||||
url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
|
||||
note = {대규모 언어 모델을 활용한 Python 스크레이핑 라이브러리}
|
||||
}
|
||||
저자들
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/logo_authors.png" alt="Authors_logos">
|
||||
</p>
|
||||
연락처
|
||||
Marco Vinciguerra
|
||||
Marco Perini
|
||||
Lorenzo Padoan
|
||||
|
||||
## 📜 라이선스
|
||||
|
||||
ScrapeGraphAI는 MIT License로 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
|
||||
|
||||
감사의 말
|
||||
|
||||
프로젝트에 기여한 모든 분들과 오픈 소스 커뮤니티에 감사드립니다.
|
||||
ScrapeGraphAI는 데이터 탐색 및 연구 목적으로만 사용되어야 합니다. 우리는 라이브러리의 오용에 대해 책임을 지지 않습니다.
|
||||
200
docs/russian.md
Normal file
200
docs/russian.md
Normal file
@ -0,0 +1,200 @@
|
||||
# 🕷️ ScrapeGraphAI: Вы скрейпите только один раз
|
||||
|
||||
ScrapeGraphAI - это библиотека для веб-скрейпинга на Python, которая использует LLM и прямую графовую логику для создания скрейпинговых пайплайнов для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.).
|
||||
|
||||
Просто укажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает это за вас!
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/scrapegraphai_logo.png" alt="Scrapegraph-ai Logo" style="width: 50%;">
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
## 🚀 Быстрая установка
|
||||
|
||||
Референсная страница для Scrapegraph-ai доступна на официальной странице PyPI: pypi.
|
||||
|
||||
bash
|
||||
Copia codice
|
||||
pip install scrapegraphai
|
||||
Примечание: рекомендуется устанавливать библиотеку в виртуальную среду, чтобы избежать конфликтов с другими библиотеками 🐱
|
||||
|
||||
## 🔍 Демонстрация
|
||||
|
||||
Официальная демонстрация на Streamlit:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Попробуйте ее прямо в интернете, используя Google Colab:
|
||||
|
||||
## 📖 Документация
|
||||
|
||||
Документация для ScrapeGraphAI доступна здесь.
|
||||
|
||||
Посмотрите также Docusaurus здесь.
|
||||
|
||||
## 💻 Использование
|
||||
|
||||
Существует три основных скрейпинговых пайплайна, которые можно использовать для извлечения информации с веб-сайта (или локального файла):
|
||||
|
||||
SmartScraperGraph: скрейпер одной страницы, которому требуется только пользовательский запрос и источник ввода;
|
||||
SearchGraph: многопользовательский скрейпер, который извлекает информацию из топ n результатов поиска поисковой системы;
|
||||
SpeechGraph: скрейпер одной страницы, который извлекает информацию с веб-сайта и генерирует аудиофайл.
|
||||
SmartScraperMultiGraph: скрейпер нескольких страниц по одному запросу.
|
||||
Можно использовать различные LLM через API, такие как OpenAI, Groq, Azure и Gemini, или локальные модели, используя Ollama.
|
||||
|
||||
Пример 1: SmartScraper с использованием локальных моделей
|
||||
Не забудьте установить Ollama и загрузить модели, используя команду ollama pull.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
|
||||
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"model": "ollama/mistral",
|
||||
"temperature": 0,
|
||||
"format": "json", # Ollama требует явного указания формата
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # укажите URL Ollama
|
||||
},
|
||||
"embeddings": {
|
||||
"model": "ollama/nomic-embed-text",
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # укажите URL Ollama
|
||||
},
|
||||
"verbose": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
|
||||
prompt="Перечислите все проекты с их описаниями",
|
||||
# также принимает строку с уже загруженным HTML-кодом
|
||||
source="https://perinim.github.io/projects",
|
||||
config=graph_config
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = smart_scraper_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
```
|
||||
Выходные данные будут представлять собой список проектов с их описаниями, например:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': 'Open Source проект, направленный на управление реальным роторным маятником с использованием алгоритмов RL'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': 'Разработан алгоритм Deep Q-Network для обучения простого и двойного маятника'}, ...]}
|
||||
```
|
||||
Пример 2: SearchGraph с использованием смешанных моделей
|
||||
Мы используем Groq для LLM и Ollama для встраивания.
|
||||
|
||||
python
|
||||
Copia codice
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
|
||||
|
||||
# Определите конфигурацию для графа
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"model": "groq/gemma-7b-it",
|
||||
"api_key": "GROQ_API_KEY",
|
||||
"temperature": 0
|
||||
},
|
||||
"embeddings": {
|
||||
"model": "ollama/nomic-embed-text",
|
||||
"base_url": "http://localhost:11434", # укажите URL Ollama произвольно
|
||||
},
|
||||
"max_results": 5,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Создайте экземпляр SearchGraph
|
||||
search_graph = SearchGraph(
|
||||
prompt="Перечислите все традиционные рецепты из Кьоджи",
|
||||
config=graph_config
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Запустите граф
|
||||
result = search_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
Выходные данные будут представлять собой список рецептов, например:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}
|
||||
Пример 3: SpeechGraph с использованием OpenAI
|
||||
Вам просто нужно передать ключ API OpenAI и название модели.
|
||||
|
||||
python
|
||||
Copia codice
|
||||
from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
|
||||
|
||||
graph_config = {
|
||||
"llm": {
|
||||
"api_key": "OPENAI_API_KEY",
|
||||
"model": "gpt-3.5-turbo",
|
||||
},
|
||||
"tts_model": {
|
||||
"api_key": "OPENAI_API_KEY",
|
||||
"model": "tts-1",
|
||||
"voice": "alloy"
|
||||
},
|
||||
"output_path": "audio_summary.mp3",
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ************************************************
|
||||
# Создайте экземпляр SpeechGraph и запустите его
|
||||
# ************************************************
|
||||
|
||||
speech_graph = SpeechGraph(
|
||||
prompt="Сделайте подробное аудиорезюме проектов.",
|
||||
source="https://perinim.github.io/projects/",
|
||||
config=graph_config,
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = speech_graph.run()
|
||||
print(result)
|
||||
```
|
||||
Выходные данные будут представлять собой аудиофайл с резюме проектов на странице.
|
||||
|
||||
## Спонсоры
|
||||
|
||||
<div style="text-align: center;">
|
||||
<a href="https://serpapi.com?utm_source=scrapegraphai">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/serp_api_logo.png" alt="SerpAPI" style="width: 10%;">
|
||||
</a>
|
||||
<a href="https://dashboard.statproxies.com/?refferal=scrapegraph">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/transparent_stat.png" alt="Stats" style="width: 15%;">
|
||||
</a>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
## 🤝 Участие
|
||||
|
||||
Не стесняйтесь вносить свой вклад и присоединяйтесь к нашему серверу Discord, чтобы обсудить с нами улучшения и дать нам предложения!
|
||||
|
||||
Пожалуйста, ознакомьтесь с руководством по участию.
|
||||
|
||||
## 📈 Дорожная карта
|
||||
|
||||
Посмотрите дорожную карту проекта здесь! 🚀
|
||||
|
||||
Хотите визуализировать дорожную карту более интерактивно? Посмотрите визуализацию markmap, скопировав содержимое markdown в редактор!
|
||||
|
||||
## 🎓 Цитаты
|
||||
|
||||
Если вы использовали нашу библиотеку для научных исследований, пожалуйста, укажите нас в следующем виде:
|
||||
|
||||
text
|
||||
Copia codice
|
||||
@misc{scrapegraph-ai,
|
||||
author = {Марко Перини, Лоренцо Падоан, Марко Винчигуэрра},
|
||||
title = {Scrapegraph-ai},
|
||||
year = {2024},
|
||||
url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
|
||||
note = {Библиотека на Python для скрейпинга с использованием больших языковых моделей}
|
||||
}
|
||||
## Авторы
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/logo_authors.png" alt="Authors_logos">
|
||||
</p>
|
||||
Контактная информация
|
||||
Марко Винчигуэрра
|
||||
Марко Перини
|
||||
Лоренцо Падоан
|
||||
📜 Лицензия
|
||||
|
||||
ScrapeGraphAI лицензирован под MIT License. Подробнее см. в файле LICENSE.
|
||||
|
||||
## Благодарности
|
||||
|
||||
Мы хотели бы поблагодарить всех участников проекта и сообщество с открытым исходным кодом за их поддержку.
|
||||
ScrapeGraphAI предназначен только для исследования данных и научных целей. Мы не несем ответственности за неправильное использование библиотеки.
|
||||
@ -308,40 +308,41 @@ class AbstractGraph(ABC):
|
||||
Raises:
|
||||
KeyError: If the model is not supported.
|
||||
"""
|
||||
embedder_params = {**embedder_config}
|
||||
if "model_instance" in embedder_config:
|
||||
return embedder_config["model_instance"]
|
||||
return embedder_params["model_instance"]
|
||||
# Instantiate the embedding model based on the model name
|
||||
if "openai" in embedder_config["model"]:
|
||||
return OpenAIEmbeddings(api_key=embedder_config["api_key"])
|
||||
elif "azure" in embedder_config["model"]:
|
||||
if "openai" in embedder_params["model"]:
|
||||
return OpenAIEmbeddings(api_key=embedder_params["api_key"])
|
||||
elif "azure" in embedder_params["model"]:
|
||||
return AzureOpenAIEmbeddings()
|
||||
elif "ollama" in embedder_config["model"]:
|
||||
embedder_config["model"] = embedder_config["model"].split("ollama/")[-1]
|
||||
elif "ollama" in embedder_params["model"]:
|
||||
embedder_params["model"] = embedder_params["model"].split("ollama/")[-1]
|
||||
try:
|
||||
models_tokens["ollama"][embedder_config["model"]]
|
||||
models_tokens["ollama"][embedder_params["model"]]
|
||||
except KeyError as exc:
|
||||
raise KeyError("Model not supported") from exc
|
||||
return OllamaEmbeddings(**embedder_config)
|
||||
elif "hugging_face" in embedder_config["model"]:
|
||||
return OllamaEmbeddings(**embedder_params)
|
||||
elif "hugging_face" in embedder_params["model"]:
|
||||
try:
|
||||
models_tokens["hugging_face"][embedder_config["model"]]
|
||||
models_tokens["hugging_face"][embedder_params["model"]]
|
||||
except KeyError as exc:
|
||||
raise KeyError("Model not supported") from exc
|
||||
return HuggingFaceHubEmbeddings(model=embedder_config["model"])
|
||||
elif "gemini" in embedder_config["model"]:
|
||||
return HuggingFaceHubEmbeddings(model=embedder_params["model"])
|
||||
elif "gemini" in embedder_params["model"]:
|
||||
try:
|
||||
models_tokens["gemini"][embedder_config["model"]]
|
||||
models_tokens["gemini"][embedder_params["model"]]
|
||||
except KeyError as exc:
|
||||
raise KeyError("Model not supported") from exc
|
||||
return GoogleGenerativeAIEmbeddings(model=embedder_config["model"])
|
||||
elif "bedrock" in embedder_config["model"]:
|
||||
embedder_config["model"] = embedder_config["model"].split("/")[-1]
|
||||
client = embedder_config.get("client", None)
|
||||
return GoogleGenerativeAIEmbeddings(model=embedder_params["model"])
|
||||
elif "bedrock" in embedder_params["model"]:
|
||||
embedder_params["model"] = embedder_params["model"].split("/")[-1]
|
||||
client = embedder_params.get("client", None)
|
||||
try:
|
||||
models_tokens["bedrock"][embedder_config["model"]]
|
||||
models_tokens["bedrock"][embedder_params["model"]]
|
||||
except KeyError as exc:
|
||||
raise KeyError("Model not supported") from exc
|
||||
return BedrockEmbeddings(client=client, model_id=embedder_config["model"])
|
||||
return BedrockEmbeddings(client=client, model_id=embedder_params["model"])
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError("Model provided by the configuration not supported")
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user