引言
在人工智能快速变革的时代，Eden AI 通过整合最佳AI提供商，简化用户获取AI功能的方式，正在改变AI应用领域的游戏规则。通过一个综合且无缝的平台，Eden AI允许用户通过单一API快速将AI功能部署到生产环境中，实现轻松访问AI的广泛能力。本篇文章将详细介绍如何使用LangChain与Eden AI的嵌入模型进行交互，实现文本嵌入和相似性计算。
主要内容
1. 获取API密钥
首先，访问Eden AI的注册页面创建帐户，并在帐户设置页面获取API密钥。
2. 设置API密钥
获取API密钥后，可通过以下方式设置环境变量：
export EDENAI_API_KEY="..."
如果不希望使用环境变量，可以在初始化EdenAI嵌入类时通过参数直接提供密钥：
from langchain_community.embeddings.edenai import EdenAiEmbeddings
embeddings = EdenAiEmbeddings(edenai_api_key="...", provider="...")
3. 选择嵌入模型提供商
EdenAI 汇集了不同的提供商，可以通过指定provider参数访问特定模型：
embeddings = EdenAiEmbeddings(provider="openai")
4. 嵌入文本和计算相似性
对于文本嵌入和相似性计算，使用以下代码：
docs = ["It's raining right now", "cats are cute"]
document_result = embeddings.embed_documents(docs)
query = "my umbrella is broken"
query_result = embeddings.embed_query(query)
import numpy as np
query_numpy = np.array(query_result)
for doc_res, doc in zip(document_result, docs):
document_numpy = np.array(doc_res)
similarity = np.dot(query_numpy, document_numpy) / (
np.linalg.norm(query_numpy) * np.linalg.norm(document_numpy)
)
print(f'Cosine similarity between "{doc}" and query: {similarity}')
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
挑战：API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，访问API时可能会遇到不稳定的情况。解决方案是考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
挑战：相似性结果的解释
Cosine相似性结果在0到1之间，数值越接近1表示文本之间的相似性越高。理解这些结果需要结合具体的应用场景。
总结和进一步学习资源
通过Eden AI和LangChain的结合，用户能够高效地进行AI模型的嵌入与相似性计算。进一步学习资源包括其嵌入模型概念指南及如何使用指南。
参考资料
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