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Embaas

embaas 是一个完全托管的 NLP API 服务，提供诸如生成嵌入、文档文本提取、文档到嵌入等功能。您可以选择多种预训练模型。

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

先决条件​

在 https://embaas.io/register 创建您的免费 embaas 账户，并生成一个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 Reference: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",
)

如需了解关于 embaas Embeddings API 的更详细信息，请参阅官方 embaas API 文档。