引言
在现代自然语言处理任务中，文本嵌入是一种将文本转换为数值向量的技术，以便计算机能够理解和处理。Gradient提供了一种简单的Web API，用于创建嵌入、微调和从大型语言模型中获取补全结果。本文介绍如何在Langchain框架中使用Gradient Embeddings，以实现文本嵌入。
主要内容
1. 配置环境
首先，你需要从Gradient AI获取API密钥，这样可以使用其服务进行测试和微调。
import os
from getpass import getpass
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
# 从https://auth.gradient.ai/select-workspace获取访问令牌
os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
# 在`$ gradient workspace list`中可找到ID
os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")
2. 安装依赖
确保安装最新的gradientai Python包，以便正确使用API。
%pip install --upgrade --quiet gradientai
3. 创建Gradient实例
接下来，我们将使用Gradient Embeddings创建一个示例，嵌入一组文档并查询相关性。
from langchain_community.embeddings import GradientEmbeddings
import numpy as np
documents = [
"Pizza is a dish.",
"Paris is the capital of France",
"numpy is a lib for linear algebra",
]
query = "Where is Paris?"
# 创建嵌入模型实例，使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = GradientEmbeddings(model="bge-large")
documents_embedded = embeddings.embed_documents(documents)
query_result = embeddings.embed_query(query)
# 计算相似度
scores = np.array(documents_embedded) @ np.array(query_result).T
print(dict(zip(documents, scores)))
常见问题和解决方案
-
API访问问题: 在某些地区可能会遇到访问限制，可以考虑使用API代理服务。
-
模型选择: 根据具体任务需求选择合适的模型大小，以平衡性能和资源消耗。
-
API密钥: 确保API密钥和工作空间ID的正确配置，避免访问失败。
总结和进一步学习资源
通过本文的例子，你可以在Langchain中使用Gradient Embeddings来实现文本嵌入，如果你想深入了解嵌入技术，可以参考以下资源：
- Gradient API 文档 # 使用API代理服务提高访问稳定性
- Langchain 文档
参考资料
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