EDEN AI

Eden AI 正在彻底改变 AI 格局，它联合了最佳 AI 提供商，使用户能够释放无限可能，挖掘人工智能的真正潜力。凭借一体化的全面且无忧的平台，它允许用户以闪电般的速度将 AI 功能部署到生产环境中，通过单个 API 轻松访问全面的 AI 功能。（网站：https://edenai.co/）

此示例介绍了如何使用 LangChain 与 Eden AI 嵌入模型进行交互

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访问 EDENAI 的 API 需要 API 密钥，

您可以通过创建帐户获取密钥 https://app.edenai.run/user/register 并访问此处 https://app.edenai.run/admin/account/settings

获得密钥后，我们需要通过运行以下命令将其设置为环境变量

export EDENAI_API_KEY="..."

如果您不想设置环境变量，可以直接通过 `edenai_api_key` 命名参数传递密钥

在初始化 EdenAI 嵌入类时

from langchain_community.embeddings.edenai import EdenAiEmbeddings

API 参考：EdenAiEmbeddings

embeddings = EdenAiEmbeddings(edenai_api_key="...", provider="...")

调用模型

EdenAI API 汇集了各种提供商。

要访问特定模型，您只需在调用时使用“provider”。

embeddings = EdenAiEmbeddings(provider="openai")

docs = ["It's raining right now", "cats are cute"]
document_result = embeddings.embed_documents(docs)

query = "my umbrella is broken"
query_result = embeddings.embed_query(query)

import numpy as np

query_numpy = np.array(query_result)
for doc_res, doc in zip(document_result, docs):
    document_numpy = np.array(doc_res)
    similarity = np.dot(query_numpy, document_numpy) / (
        np.linalg.norm(query_numpy) * np.linalg.norm(document_numpy)
    )
    print(f'Cosine similarity between "{doc}" and query: {similarity}')

Cosine similarity between "It's raining right now" and query: 0.849261496107252
Cosine similarity between "cats are cute" and query: 0.7525900655705218

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