探索Volc Engine: 轻松实现Volcano Embedding加载

最新推荐文章于 2025-05-16 22:26:58 发布

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#embedding #python

引言

在人工智能的世界中，嵌入技术是实现自然语言处理和机器学习任务的核心能力。本文将介绍如何使用Volc Engine提供的Volcano Embedding类进行嵌入加载。我们将涵盖API初始化、代码示例以及如何克服常见挑战。

主要内容

Volc Engine简介

Volc Engine是一个强大的平台，提供各种AI服务，包括嵌入功能。Volcano Embedding类允许开发者轻松加载和使用嵌入模型，支持文本和查询的向量化。

API初始化

要使用基于VolcEngine的服务，需要初始化一些参数：访问密钥(AK)和密钥(SK)。这些参数可以通过环境变量或直接在代码中设置。

环境变量设置

export VOLC_ACCESSKEY=你的访问密钥
export VOLC_SECRETKEY=你的密钥

参数直接初始化

import os
from langchain_community.embeddings import VolcanoEmbeddings

# 设置访问密钥和密钥
os.environ["VOLC_ACCESSKEY"] = ""
os.environ["VOLC_SECRETKEY"] = ""

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embed = VolcanoEmbeddings(volcano_ak="", volcano_sk="")

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用VolcanoEmbeddings类来嵌入文档和查询：

import os
from langchain_community.embeddings import VolcanoEmbeddings

# 初始化API密钥
os.environ["VOLC_ACCESSKEY"] = "your_access_key"
os.environ["VOLC_SECRETKEY"] = "your_secret_key"

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embed = VolcanoEmbeddings(volcano_ak="your_access_key", volcano_sk="your_secret_key")

# 嵌入文档
print("embed_documents result:")
res1 = embed.embed_documents(["foo", "bar"])
for r in res1:
    print("", r[:8])

# 嵌入查询
print("embed_query result:")
res2 = embed.embed_query("foo")
print("", res2[:8])