使用Azure OpenAI Embeddings服务进行文本向量化

技术背景介绍

Azure OpenAI服务提供了一种强大的接口，可以方便用户在他们的应用程序中集成AI模型。特别是在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入（Embeddings）模型通过将文本表示为向量，可以实现文本相似度计算、文本聚类和分类等任务。这篇文章将讲解如何利用Azure OpenAI的嵌入服务进行文本向量化。

核心原理解析

文本嵌入是一种将文本数据转换为数值向量的技术，这些数值向量保留了文本在语义上的信息。利用这些向量，可以计算不同文本之间的相似度，从而实现信息检索、推荐系统等功能。

代码实现演示

以下是如何使用langchain-openai库结合Azure OpenAI Embeddings API进行文本向量化的代码示例。

环境准备

首先，确保你已经安装了langchain-openai库：

%pip install --upgrade --quiet langchain-openai

使用Azure OpenAI接口

import os
from langchain_openai import AzureOpenAIE