千问大模型的embedding库
时间: 2025-05-17 07:15:34 浏览: 22
### 如何使用或获取通义千问大模型的 Embedding 库
通义千问提供了强大的嵌入(Embedding)功能,可以将文本转化为高维向量表示,从而支持各种下游任务,例如语义相似度计算、信息检索等。以下是具体方法:
#### 获取 Embedding 功能的方式
可以通过阿里云提供的 **DashScope SDK** 来调用通义千问的 Embedding 接口[^5]。该接口允许开发者通过简单的 API 调用来生成高质量的文本嵌入。
#### 安装依赖
首先需要安装 `dashscope` Python 包,这是访问通义千问服务的核心工具之一:
```bash
pip install dashscope
```
#### 初始化 Embedding 对象
下面是一个完整的代码示例,展示如何初始化 Embedding 并将其应用于矢量化存储中:
```python
from langchain.embeddings import DashScopeEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
# 创建 Embedding 实例
embedding = DashScopeEmbeddings(
model="text-embedding-v1", # 使用 text-embedding-v1 模型版本
dashscope_api_key="your-dashscope-api-key" # 替换为您的实际 API 密钥
)
# 将文档分割成片段并构建矢量数据库
vectordb = Chroma.from_documents(
documents=splits, # 文档分片列表
collection_name="spotmax", # 数据库集合名称
embedding=embedding, # 嵌入对象
persist_directory=persist_directory # 存储路径
)
# 持久化保存到磁盘
vectordb.persist()
```
上述代码展示了如何利用 LangChain 和 DashScope 的组合来创建一个持久化的矢量数据库。这一步骤对于后续的信息检索至关重要。
#### 关键参数解释
- **model**: 这里指定的是 `"text-embedding-v1"`,代表当前最新一代的文本嵌入模型。
- **dashscope_api_key**: 需要替换为您自己的阿里云 API Key,可以在阿里云控制台申请获得。
- **documents**: 表示待处理的原始数据集,通常经过预处理被拆分为多个短文本片段。
- **collection_name**: 矢量数据库中的逻辑分区名,便于管理和查询。
- **persist_directory**: 设置本地文件夹位置以便长期保存索引结构。
#### 注意事项
为了确保最佳性能,在大规模部署前应充分测试不同硬件环境下的运行效率,并考虑优化内存占用等问题。
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