[轻松实现Azure OpenAI文本嵌入：从环境变量配置到嵌入生成]

用户150378278425
67 阅读2分钟 
# 引言

在现代人工智能领域，文本嵌入是一个非常重要的概念。它将文本数据转换为多维向量，便于机器学习算法进行处理。Azure OpenAI 提供了强大的文本嵌入功能，在本文中，我们将探讨如何通过Python代码和Azure OpenAI来生成文本嵌入。本文的目标是帮助你快速开始使用Azure OpenAI的嵌入服务，通过设置环境变量来访问Azure端点。

# 主要内容

## 环境准备

首先，你需要安装相关的Python库，以便与Azure OpenAI进行交互。可以使用以下命令来安装`langchain-openai`库：

```sh
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai

设置环境变量

为了使用Azure OpenAI的接口，我们需要设置一些环境变量。这样可以保证我们的应用程序能够正确地访问Azure的API端点。

import os

os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your_azure_openai_key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"

确保将your_azure_openai_key和<your-endpoint>替换为你的实际Azure OpenAI API密钥和终端。

Azure OpenAI 嵌入类

接下来，我们将展示如何使用AzureOpenAIEmbeddings类来生成文本嵌入。这个类提供了便捷的方法来处理文本。

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="<your-embeddings-deployment-name>",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

text = "this is a test document"

query_result = embeddings.embed_query(text)

doc_result = embeddings.embed_documents([text])

在上面的代码中，<your-embeddings-deployment-name>需要替换为你的部署名称。

代码示例

以下是更完整的示例，展示了如何获取文本的嵌入向量：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="your-embeddings-deployment-name",
    openai_api_version="2023-05-15",
)

text = "This is a test document."

query_result = embeddings.embed_query(text)
doc_result = embeddings.embed_documents([text])

print("Query Embedding:", query_result)
print("Document Embedding Part:", doc_result[0][:5])

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，访问Azure OpenAI API可能会遇到延迟或连接中断的问题。建议使用API代理服务，以提高访问稳定性。

  2. 环境变量配置错误：确保所有必需的环境变量都已正确设置，并且值是正确的。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何使用Azure OpenAI生成文本嵌入。此外，建议你阅读以下资源以深入了解嵌入模型：

参考资料

  • Azure OpenAI 官方文档
  • Langchain-OpenAI Python库文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！


---END---
avatar
文章
阅读
粉丝