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最近更新时间：2026-11-03 20:47:21
使用本工具前，请确保：
已安装 Python 3.9 或更高版本。
已开通 KS3 服务，并获取 AccessKey ID 与 AccessKey Secret。
已创建向量桶，并在桶内创建向量索引。
重要：向量索引的维度必须与所用向量模型输出维度一致，否则写入会失败。
方式一：pip 安装（推荐）
pip install ks3-vectors-embed-cli方式二：源码安装
git clone https://github.com/ks3sdklib/ks3-vectors-embed-cli.git
cd ks3-vectors-embed-cli
pip install -e .ks3-vectors-embed --version
# 输出：ks3-vectors-embed, version 0.1.0将凭证配置为环境变量，CLI 执行时自动读取，无需在命令中重复传入。
# KS3 访问密钥（对象读写与向量桶共用，必选）
export KS3_ACCESS_KEY_ID="AK"
export KS3_ACCESS_KEY_SECRET="SK"
# 对象存储与向量桶访问域名（可选，默认值如下）
export KS3_ENDPOINT="ks3-cn-beijing.ksyuncs.com"
export KS3_VECTORS_ENDPOINT="ks3vectors-cn-beijing.ksyuncs.com"
# 向量化服务（API Key 必选，服务地址可选，默认值如下）
export KSC_API_KEY="APIKey"
export KSC_BASE_URL="https://kspmas.ksyun.com/v1/"环境变量说明：
变量名 | 说明 | 是否必选 |
|---|---|---|
| KS3 访问密钥 ID，对象读写与向量桶共用 | 必选 |
| KS3 访问密钥 Secret，对象读写与向量桶共用 | 必选 |
| 临时安全令牌，仅使用 STS 临时凭证时需要 | 可选 |
| 对象存储地址，默认值 | 可选 |
| 向量桶服务地址，默认值 | 可选 |
| 向量化服务 API Key | 必选 |
| 向量化服务地址，默认值 | 可选 |
可通过以下命令卸载本工具：
pip uninstall ks3-vectors-embed-cli纯净模式