Embaas 集成

embaas 是一个全托管的 NLP API 服务，提供嵌入生成、文档文本提取、文档转嵌入等功能。您可以选择多种预训练模型。本教程将展示如何使用 embaas Embeddings API 为给定文本生成嵌入向量。

在 https://embaas.io/register 创建您的免费 embaas 账户，并生成一个 API 密钥。

import os

# 设置 API 密钥
embaas_api_key = "YOUR_API_KEY"
# 或设置环境变量
os.environ["EMBAAS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

from langchain_community.embeddings import EmbaasEmbeddings

embeddings = EmbaasEmbeddings()

# 为单个文档创建嵌入
doc_text = "This is a test document."
doc_text_embedding = embeddings.embed_query(doc_text)

# 打印创建的嵌入向量
print(doc_text_embedding)

# 为多个文档创建嵌入
doc_texts = ["This is a test document.", "This is another test document."]
doc_texts_embeddings = embeddings.embed_documents(doc_texts)

# 打印创建的嵌入向量
for i, doc_text_embedding in enumerate(doc_texts_embeddings):
    print(f"Embedding for document {i + 1}: {doc_text_embedding}")

# 使用不同的模型和/或自定义指令
embeddings = EmbaasEmbeddings(
    model="instructor-large",
    instruction="Represent the Wikipedia document for retrieval",
)

有关 embaas Embeddings API 的更多详细信息，请参阅官方 embaas API 文档。

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