使用Fireworks Embeddings在Langchain中嵌入文本

技术背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入是将文本转换为计算机可理解的形式的核心技术。Fireworks Embeddings是由langchain_fireworks包支持的嵌入工具，它能够将文本嵌入到向量空间中。这使得我们能够以相似语义进行文本比较、搜索等操作。在本次示例中，我们将使用默认的nomic-ai v1.5模型来展示Fireworks Embeddings的基本用法。

核心原理解析

Fireworks Embeddings通过预训练模型将输入的文本映射为固定大小的向量。这样的向量表示方法保留了文本间的语义关系，使得相似文本在向量空间中相互靠近。我们可以利用这种特性进行文本的相似度计算、聚类分析等。

代码实现演示

下面，我们将使用langchain_fireworks包中的FireworksEmbeddings类来进行文本嵌入的过程。

安装包

首先，请确保你已经安装了最新版本的langchain_fireworks包：

%pip install -qU langchain-fireworks

环境设置

在使用Fireworks Embeddings之前，需要设置API Key。确保环境变量中包含FIREWORKS_API_KEY，如果没有则通过输入提示进行设置：