使用Fireworks Embeddings在Langchain中嵌入文本

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布

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#langchain #python #开发语言

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：

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### 配置和使用 DashScope 文本嵌入模型在 LangChain 中的方法在 LangChain 中集成 DashScope 的文本嵌入模型，可以通过其提供的 `DashScopeEmbeddings` 类实现。该类支持 `embed_query` 和 `embed_documents` 方法，分别用于对单个查询文本和多个文档文本进行嵌入[^2]。 #### 安装依赖首先，确保已经安装了 `langchain` 和 `dashscope` 相关的依赖包。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装： ```bash pip install langchain langchain-community ``` #### 配置 DashScopeEmbeddings 使用 `DashScopeEmbeddings` 时，需要提供 `model` 和 `dashscope_api_key` 两个关键参数。其中，`model` 表示使用的文本嵌入模型，如 `text-embedding-v1`；`dashscope_api_key` 是从 DashScope 控制台获取的 API 密钥[^2]。 ```python from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings # 配置 DashScope 文本嵌入模型 embeddings = DashScopeEmbeddings( model="text-embedding-v1", dashscope_api_key="your-dashscope-api-key" ) ``` #### 使用 embed_query 方法 `embed_query` 方法用于将单个文本转换为向量表示。例如，对一个测试文本进行嵌入： ```python text = "This is a test document." query_result = embeddings.embed_query(text) print(query_result) ``` #### 使用 embed_documents 方法 `embed_documents` 方法用于对多个文档文本进行批量嵌入。可以传入一个字符串列表，每个字符串代表一个文档文本： ```python doc_results = embeddings.embed_documents(["foo", "bar", "hello world"]) print(doc_results) ``` #### 批量嵌入与性能优化如果需要处理大量文本，可以考虑使用异步批量嵌入功能。通过 `DashScopeBatchTextEmbeddingModels` 指定异步模型，如 `TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V2`，并传入一个包含文本的文件 URL 进行处理。这种方式适用于大规模数据集的高效处理[^3]。 ```python from llama_index.embeddings.dashscope import ( DashScopeEmbedding, DashScopeBatchTextEmbeddingModels, DashScopeTextEmbeddingType ) # 创建异步批量嵌入对象 embedder = DashScopeEmbedding( model_name=DashScopeBatchTextEmbeddingModels.TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V2, text_type=DashScopeTextEmbeddingType.TEXT_TYPE_DOCUMENT, ) # 提供包含文本的文件 URL embedding_result_file_url = embedder.get_batch_text_embedding( embedding_file_url="https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/text/text-embedding-test.txt" ) print(embedding_result_file_url) ``` #### 安全性与 API 密钥管理为了保障 API 调用的安全性，建议将 `dashscope_api_key` 存储在环境变量中，而不是直接硬编码在代码中。可以使用 `os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")` 来获取环境变量中的密钥[^4]。 ```python import os embeddings = DashScopeEmbeddings( model="text-embedding-v1", dashscope_api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") ) ``` 通过上述配置，可以在 LangChain 中高效地集成 DashScope 提供的文本嵌入模型，并用于构建各种自然语言处理应用。