langchain 认识embeddings （用于生成向量） 及阿里云deepseek如何embedding

原创 已于 2025-03-18 12:29:45 修改 · 1.3k 阅读 · 1 ·
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#langchain

于 2025-03-18 10:32:15 首次发布

 1. OpenAIEmbeddings vs. ChatOpenAI

组件 作用 输入 输出 主要用途
OpenAIEmbeddings 生成文本的向量表示（embedding） 文本字符串 数字向量（list of floats） 用于向量搜索、RAG、语义搜索
ChatOpenAI / init_chat_model 基于 OpenAI LLM 进行文本生成 问题或 Prompt 生成的文本（字符串） 问答、聊天机器人、文本摘要、代码生成 
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings  

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")

这里的 text-embedding-3-large 是 OpenAI 最新的嵌入模型，生成高维度的文本向量

以下例子把文本转成1536个维度的向量

text = "LangChain is a powerful framework f
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最后构建系统消息，为进一步调用模型做好准备，此后只需将系统消息传入模型的invoke()方法便能触发DeepSeek API 的推理过程，并获取模型的响应结果。使用pgzero库开发了一个推箱子游戏，将当前关卡中移动步数记录在变量steps中，过关时会调用loadmap()方法，该方法中将steps作为输入参数传给模型，模型会根据系统提示词生成关卡数据作为输出，游戏程序则根据模型生成的关卡数据加载关卡图像。LangChain是一个强大的框架，用于构建基于语言模型的应用程序，尤其适用于处理自然语言推理任务。
langchain从入门到精通（十七）——langchain嵌入模型组件介绍
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底层的运行流程非常简单，本质上就是封装了一个持久化存储的数据存储仓库，在每次进行数据嵌入前，会从前数据存储仓库中检索对对应的向量，然后逐个匹配对应的数据是否相等，找到缓存中没有的文本，然后将这些文本调用嵌入生成向量，最后将生成的新向量存储到数据仓库中，从而完成对数据的存储。通过嵌入模型计算传递数据的向量需要昂贵的算力，对于重复的内容，Embeddings 计算的结果肯定是一致的，如果数据重复仍然二次计算，会导致效率非常低，而且增加无用功。在 LangChain 中，
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RAG（检索、增强、生成）这种技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。完整的RAG应用流程主要包含两个阶段：1. 数据准备阶段：数据提取——>文本分割——> 向量化（embedding）——>数据入库。2. 应用阶段：用户提问——>数据检索（召回）——>注入Prompt——>LLM生成答案。想要构建 RAG 应用，通常需要几个步骤：1. 使用`LangChain`的文档加载器（如`Directo
【2025版】LangChain+RAG+Agent本地部署DeepSeek-R1商用级知识库，从零基础到精通，精通收藏这篇就够了！
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使用 LangChain 封装的模型实例通过 get_model_instance_by_model_user_id、embed_query、invoke 以及 stream 等方法，实现 LLM 整体调用，无缝对接大语言模型推理服务。构造上下文和消息列表利用 HumanMessage、SystemMessage 等消息类型将系统提示、历史对话、用户输入等进行整合，作为调用 LLM 的输入。调用向量库进行语义检索。
python+langchain+文档分割生成向量，保存到redis数据库的完整代码
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以下是使用Python + LangChain + Redis实现文档分割、向量生成与存储的完整代码： ```python import os from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import ...
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