利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布 · 472 阅读

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#python

技术背景介绍

在自然语言处理 (NLP) 任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。

核心原理解析

Infinity Embeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简单的词向量叠加，而是通过深度神经网络学习到的复杂语义表示。

代码实现演示

下面我们将展示如何使用Infinity Embeddings来创建文本嵌入。示例代码中，我们将调用API服务https://yunwu.ai来确保稳定性和可靠性。

import openai
from langchain_community.embeddings import InfinityEmbeddings

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1'

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