（中转及国内）其他Embedding嵌入模型的配置与使用

1. Hugging Face 本地模型

使用场景

在数据保密要求较高的场景下，当数据不允许传输到外网时，可以选择使用 Hugging Face 本地嵌入模型。

配置步骤

1. 安装必要包
   • 安装 langchain-huggingface
     • LangChain 团队基于 huggingface 封装的第三方社区包
   • 安装 sentence-transformers
     • 用于生成和使用预训练的文本嵌入
     • 基于 transformer 架构
     • 目前使用量最大的本地文本嵌入模型
   • 命令如下：

   pip install -U langchain-huggingface sentence-transformers

使用说明

1. 模型加载特点
   • sentence-transformers 首次加载时会将模型从本地加载到内存
   • 首次加载速度相对较慢
   • 后续调用恢复正常速度
   • 代码示例

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

query_vector = embeddings.embed_query("你好，我是xxx，我喜欢打篮球")

print(query_vector)
print(len(query_vector))

2. 加载自定义模型
   • 可以加载任意本地文本嵌入模型
   • 需要传递以下参数：
     • model_name
     • cache_folder
     • 代码示例

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="neuml/pubmedbert-base-embeddings",
    cache_folder="./embeddings/"
)

query_vector = embeddings.embed_query("你好，我是慕小课，我喜欢打篮球")

print(query_vector)
print(len(query_vector))

注意事项

配置完成后，可以像普通文本嵌入模型一样使用，无需额外设置。

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2 使用中转大模型

资源准备

• API Key：此项配置填写在一步API官网https://yibuapi.com创建API令牌，一键直达API令牌创建页面
• 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用
• API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1
• 查看支持的模型请参考这篇教程模型在线查询

配置自己的项目或者AI工具即可

3 HuggingFace远程嵌入模型

部分模型的文件比较大，如果只是短期内调试，可以考虑使用 HuggingFace 提供的远程嵌入模型，首先安装对应的依赖：

pip install huggingface_hub

然后在 Hugging Face 官网（https://huggingface.co/）的 setting 中添加对应的访问秘钥，并配置到 .env 文件中：

HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=xxx

接下来就可以使用 Hugging Face 提供的推理服务，这样在本地服务器上就无需配置对应的文本嵌入模型了。

import dotenv
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpointEmbeddings

dotenv.load_dotenv()

embeddings = HuggingFaceEndpointEmbeddings(model="sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")

query_vector = embeddings.embed_query("你好，我是xxx，我喜欢打篮球")

print(query_vector)
print(len(query_vector))

相关资料信息：

1. 大模型中转API推荐
2. ✨中转使用教程
3. Hugging Face 官网：https://huggingface.co/
4. HuggingFace 嵌入文档：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/sentence_transformers/
5. HuggingFace 嵌入翻译文档：http://imooc-langchain.shortvar.com/docs/integrations/text_embedding/sentence_transformers/

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3. 百度千帆文本嵌入模型

如果想对接国内的文本嵌入模型提供商，可以考虑百度千帆，是目前国内生态最好，支持的模型最多（Embedding-V1、bge-large-zh、bge-large-en、tao-8k），速度最快的 AI 应用开发平台。

由于目前百度千帆并没有单独封装到独立的包，可以直接从 langchain_community 中导入，使用示例如下：

import dotenv
from langchain_community.embeddings.baidu_qianfan_endpoint import QianfanEmbeddingsEndpoint

dotenv.load_dotenv()

embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()

query_vector = embeddings.embed_query("我叫xxx，我喜欢打篮球游泳")

print(query_vector)
print(len(query_vector))

相关资料信息：

1. 大模型中转API推荐
2. ✨中转使用教程
3. 百度千帆预设模型列表：https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu
4. 百度千帆嵌入文档：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/baidu_qianfan_endpoint/
5. 百度千帆嵌入翻译文档：http://imooc-langchain.shortvar.com/docs/integrations/text_embedding/baidu_qianfan_endpoint/