从零开始：使用Hugging Face获取文本嵌入的三种方式

从零开始：使用Hugging Face获取文本嵌入的三种方式

在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入是将文本数据转换为数值表示的方法之一，使得机器学习模型能够更好地理解文本的语义信息。Hugging Face提供了多种方法来获得文本嵌入，包括本地加载模型、使用Hugging Face Inference API，以及从Hugging Face Hub生成嵌入。本篇文章将深入探讨这些方法，并提供代码示例。

1. 本地加载模型

为了本地获取文本嵌入，我们可以使用langchain和sentence_transformers库。这需要在本地安装模型，然后进行嵌入计算。

首先，确保安装必要的包：

%pip install --upgrade --quiet langchain sentence_transformers

然后，可以使用以下代码来加载嵌入模型并进行查询：

from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

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