引言
在现代自然语言处理（NLP）任务中，文本嵌入已经成为关键技术之一。Hugging Face的Text Embeddings Inference（TEI）工具包为开发者提供了一个高效的平台，可以部署和提供开源文本嵌入及序列分类模型。本篇文章旨在指导您如何使用TEI，特别是在LangChain中连接使用。
主要内容
安装和准备
要在LangChain中使用Hugging Face的嵌入服务，首先需要安装huggingface-hub：
%pip install --upgrade huggingface-hub
使用TEI服务模型
使用TEI公开嵌入模型。您可以通过Docker来部署模型。例如，使用BAAI/bge-large-en-v1.5模型：
model=BAAI/bge-large-en-v1.5
revision=refs/pr/5
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:0.6 --model-id $model --revision $revision
嵌入文本
现在，我们可以实例化客户端并嵌入文本：
from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEndpointEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = HuggingFaceEndpointEmbeddings(model="http://localhost:8080")
text = "What is deep learning?"
query_result = embeddings.embed_query(text)
print(query_result[:3]) # 输出前3个嵌入值
doc_result = embeddings.embed_documents([text])
print(doc_result[0][:3]) # 输出嵌入文档的前3个值
常见问题和解决方案
-
模型下载问题：由于网络限制，下载模型权重可能失败。建议使用API代理服务或通过配置VPN解决。
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GPU不可用：确保Docker容器运行时
--gpus all配置正确，确保机器上适当的GPU驱动已安装。 -
端点连接失败：检查端口映射和防火墙配置，确保在本地可以访问
http://localhost:8080。
总结和进一步学习资源
TEI工具包为开发者提供了高效和灵活的文本嵌入方案，通过本文的介绍，相信您已经掌握了基本使用方式。如果希望获得更深入的理解，可以参考以下资源：
参考资料
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