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: