Embeddings Provider

### 关于 Embeddings Provider 的概述 在机器学习领域，嵌入（Embedding）是一种将离散变量转换为连续向量的技术。这种技术广泛应用于自然语言处理（NLP）、推荐系统等领域。以下是几种常见的 embeddings provider 库和服务： #### 1. Hugging Face Transformers Hugging Face 提供了一个强大的 Python 库 `transformers`，它支持多种预训练模型，如 BERT、RoBERTa 和 GPT 系列。这些模型可以用于生成高质量的文本嵌入[^2]。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) # 获取最后一层隐藏状态作为嵌入 embedding = output.last_hidden_state.mean(dim=1) ``` #### 2. SentenceTransformers SentenceTransformers 是基于 Hugging Face 的 `transformers` 构建的一个库，专注于生成句子级别的嵌入。该库简化了从文本到高维空间表示的过程[^3]。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') sentences = ['This framework generates embeddings for each input sentence'] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # 输出形状 (1, dimensionality_of_embedding) ``` #### 3. TensorFlow Hub TensorFlow Hub 提供了许多预训练模型，可以直接加载并生成嵌入。例如，Universal Sentence Encoder 可以用来获取语义相似度较高的句子嵌入[^4]。 ```python import tensorflow_hub as hub import numpy as np module_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4" model = hub.load(module_url) texts = ["The quick brown fox jumps over the lazy dog."] embeddings = model(texts) print(np.array(embeddings).shape) # 输出形状 (1, embedding_dimension) ``` #### 4. OpenAI API OpenAI 提供了一种通过其 API 访问高级 NLP 功能的方式，其中包括生成文本嵌入的服务。此方法适合不想维护本地环境的企业或开发者[^5]。 ```python import openai openai.api_key = 'your-api-key' response = openai.Embedding.create( input="Your sample text here", model="text-embedding-ada-002" ) embedding = response['data'][0]['embedding'] print(len(embedding)) # 打印嵌入维度大小 ``` #### 5. spaCy with Pre-trained Vectors spaCy 支持使用带有预训练词向量的语言模型来提取单词级或文档级嵌入。虽然它的主要功能集中在 NLP 流程化工具链上，但它也提供了简单的接口访问嵌入[^6]。 ```python import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_lg") # 加载带大型词向量的模型 doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion") for token in doc: print(token.text, token.vector[:5]) # 显示前五个维度的嵌入值 ``` --- ### 总结 以上列举了几种主流的 embeddings provider 工具和平台，涵盖了开源库以及商业化的云服务选项。每一种都有各自的适用场景和技术特点，具体选择取决于项目需求和个人偏好。