Embaas

embaas 是一款完全托管的 NLP API 服务，提供嵌入生成、文档文本提取、文档到嵌入等功能。您可以选择各种预训练模型。

在本教程中，我们将向您展示如何使用 embaas 嵌入 API 为给定的文本生成嵌入。

先决条件

在 https://embaas.io/register 创建您的免费 embaas 帐户并生成 API 密钥。

import os

# Set API key
embaas_api_key = "YOUR_API_KEY"
# or set environment variable
os.environ["EMBAAS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

from langchain_community.embeddings import EmbaasEmbeddings

API 参考：EmbaasEmbeddings

embeddings = EmbaasEmbeddings()

# Create embeddings for a single document
doc_text = "This is a test document."
doc_text_embedding = embeddings.embed_query(doc_text)

# Print created embedding
print(doc_text_embedding)

# Create embeddings for multiple documents
doc_texts = ["This is a test document.", "This is another test document."]
doc_texts_embeddings = embeddings.embed_documents(doc_texts)

# Print created embeddings
for i, doc_text_embedding in enumerate(doc_texts_embeddings):
    print(f"Embedding for document {i + 1}: {doc_text_embedding}")

# Using a different model and/or custom instruction
embeddings = EmbaasEmbeddings(
    model="instructor-large",
    instruction="Represent the Wikipedia document for retrieval",
)

有关 embaas 嵌入 API 的更多详细信息，请参阅 官方 embaas API 文档。

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