引言
在当今的自然语言处理领域，文本嵌入技术具有重要的作用。由百度文心大规模模型技术驱动的ERNIE Embedding，曾经在文本检索、信息推荐和知识挖掘等场景中表现出色。然而，随着技术的发展，ERNIE Embeddings已经逐渐被弃用，取而代之的是功能更强大的Qianfan Embeddings。本文将详细探讨如何从ERNIE迁移到Qianfan，并提供实用的代码示例。
主要内容
1. 为什么选择Qianfan Embeddings
1.1 支持更多嵌入模型
Qianfan平台提供了更广泛的嵌入模型选择，能够满足不同应用场景的需求。
1.2 维护和更新
相比于ERNIE，Qianfan Embeddings具有更好的维护和持续更新支持，能够紧跟技术进步的步伐。
2. 从ERNIE迁移到Qianfan的步骤
2.1 初识ERNIE Embeddings
如果你曾使用ERNIE Embeddings，代码可能如下：
from langchain_community.embeddings import ErnieEmbeddings
embeddings = ErnieEmbeddings()
query_result = embeddings.embed_query("foo")
doc_results = embeddings.embed_documents(["foo"])
2.2 使用Qianfan Embeddings
迁移到Qianfan非常简单，只需使用以下代码：
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
qianfan_ak="your qianfan ak",
qianfan_sk="your qianfan sk",
)
query_result = embeddings.embed_query("foo")
doc_results = embeddings.embed_documents(["foo"])
代码示例
以下是一个完整的示例代码，演示如何使用Qianfan Embeddings进行文本嵌入：
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
qianfan_ak="your qianfan ak",
qianfan_sk="your qianfan sk",
)
# 嵌入查询
query_result = embeddings.embed_query("示例查询")
# 嵌入文档
doc_results = embeddings.embed_documents(["文档1", "文档2", "文档3"])
print("Query Embedding:", query_result)
print("Document Embeddings:", doc_results)
常见问题和解决方案
问题 1: 网络不稳定
解决方案: 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，以提高访问稳定性。
问题 2: 身份验证失败
解决方案: 请确保使用正确的Qianfan AK和SK凭证，并检查是否具有正确的权限。
总结和进一步学习资源
从ERNIE迁移到Qianfan Embeddings提供了更强大的功能和更广泛的模型选择。通过上述步骤，您可以轻松完成迁移并利用其提供的先进技术。
进一步学习资源
- Qianfan Embeddings 详细文档
- 嵌入模型概念指南
- 嵌入模型使用指南
参考资料
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