AwaDB 是一个面向 LLM 应用的 AI 原生数据库，用于搜索和存储嵌入向量。

本笔记本介绍如何在 LangChain 中使用 AwaEmbeddings。

# pip install awadb

导入库

from langchain_community.embeddings import AwaEmbeddings

Embedding = AwaEmbeddings()

设置嵌入模型

用户可以使用 Embedding.set_model() 来指定嵌入模型。
该函数的输入是一个表示模型名称的字符串。
当前支持的模型列表可在此处获取。\ \ 默认模型为 all-mpnet-base-v2，无需设置即可使用。

text = "our embedding test"

Embedding.set_model("all-mpnet-base-v2")

res_query = Embedding.embed_query("The test information")
res_document = Embedding.embed_documents(["test1", "another test"])

通过 MCP 将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，获取实时解答。