LangChain如何使用通义千问的向量模型

1、问题

开始用的代码如下：

import os
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings,  OpenAI


embeddings_model = OpenAIEmbeddings(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 换成你的API KEY
        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        model="text-embedding-v3"
)
embeddings = embeddings_model.embed_documents(
    [
        "你好！",         
        "你能做什么"
    ]
 )
print(f"Embedding: {embeddings}")

执行时报错：

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {
   'error': {
   'code': 'InvalidParameter', 'param': None, 'message': '<400> InternalError.Algo.InvalidParameter: Value error, contents is neither str nor list of str.: input.contents', 'type': 'InvalidParameter'}, 'id': '2aadf398-7093-9b37-be4c-c85829fce932', 'request_id': '2aadf398-7093-9b37-be4c-c85829fce932'}

2、原因

文本列表 在送入 embeddings.create 之前已经被 toke