Embaas（嵌入式分析服务）

embaas 是一个完全托管的 NLP API 服务，提供嵌入式生成、文档文本提取、文档到嵌入式等功能。您可以选择各种预训练模型。

在本教程中，我们将向您展示如何使用 embaas 嵌入式 API 为给定的文本生成嵌入式。

先决条件

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

# 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.embeddings import EmbaasEmbeddings

embeddings = EmbaasEmbeddings()

# 为单个文档创建嵌入式
doc_text = "这是一个测试文档。"
doc_text_embedding = embeddings.embed_query(doc_text)

# 打印创建的嵌入式
print(doc_text_embedding)

# 为多个文档创建嵌入式
doc_texts = ["这是一个测试文档。", "这是另一个测试文档。"]
doc_texts_embeddings = embeddings.embed_documents(doc_texts)

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

# 使用不同的模型和/或自定义指令
embeddings = EmbaasEmbeddings(
    model="instructor-large",
    instruction="表示用于检索的维基百科文档",
)

有关 embaas 嵌入式 API 的更详细信息，请参阅官方 embaas API 文档。