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百度千帆

百度 AI 雲千帆平台是為企業開發者提供的一站式大型模型開發和服務運營平台。千帆不僅提供文心一言（ERNIE-Bot）模型和第三方開源模型，還提供各種AI開發工具和全套開發環境，方便客戶輕鬆使用和開發大型模型應用。

基本上，這些模型分為以下類型

  • 嵌入
  • 聊天
  • 完成

在本筆記本中，我們將介紹如何將 langchain 與千帆一起使用，主要在 Embedding 中，對應於 langchain 中的 langchain/embeddings 套件

API 初始化​

要使用基於百度千帆的 LLM 服務，您必須初始化這些參數

您可以選擇在環境變數中初始化 AK、SK，或初始化參數

export QIANFAN_AK=XXX
export QIANFAN_SK=XXX
"""For basic init and call"""
import os

from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint

os.environ["QIANFAN_AK"] = "your_ak"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "your_sk"

embed = QianfanEmbeddingsEndpoint(
    # qianfan_ak='xxx',
    # qianfan_sk='xxx'
)
res = embed.embed_documents(["hi", "world"])


async def aioEmbed():
    res = await embed.aembed_query("qianfan")
    print(res[:8])


await aioEmbed()


async def aioEmbedDocs():
    res = await embed.aembed_documents(["hi", "world"])
    for r in res:
        print("", r[:8])


await aioEmbedDocs()
[INFO] [09-15 20:01:35] logging.py:55 [t:140292313159488]: trying to refresh access_token
[INFO] [09-15 20:01:35] logging.py:55 [t:140292313159488]: successfully refresh access_token
[INFO] [09-15 20:01:35] logging.py:55 [t:140292313159488]: requesting llm api endpoint: /embeddings/embedding-v1
[INFO] [09-15 20:01:35] logging.py:55 [t:140292313159488]: async requesting llm api endpoint: /embeddings/embedding-v1
[INFO] [09-15 20:01:35] logging.py:55 [t:140292313159488]: async requesting llm api endpoint: /embeddings/embedding-v1
``````output
[-0.03313107788562775, 0.052325375378131866, 0.04951248690485954, 0.0077608139254152775, -0.05907672271132469, -0.010798933915793896, 0.03741293027997017, 0.013969100080430508]
 [0.0427522286772728, -0.030367236584424973, -0.14847028255462646, 0.055074431002140045, -0.04177454113960266, -0.059512972831726074, -0.043774791061878204, 0.0028191760648041964]
 [0.03803155943751335, -0.013231384567916393, 0.0032379645854234695, 0.015074018388986588, -0.006529552862048149, -0.13813287019729614, 0.03297128155827522, 0.044519297778606415]

在千帆中使用不同的模型​

如果您想基於 Ernie Bot 或第三方開源模型部署自己的模型，您可以按照以下步驟操作

    1. （可選，如果模型包含在預設模型中，請跳過）在千帆控制台中部署您的模型，取得您自己的自訂部署端點。
    1. 在初始化中設定名為 endpoint 的欄位
embed = QianfanEmbeddingsEndpoint(model="bge_large_zh", endpoint="bge_large_zh")

res = embed.embed_documents(["hi", "world"])
for r in res:
    print(r[:8])
[INFO] [09-15 20:01:40] logging.py:55 [t:140292313159488]: requesting llm api endpoint: /embeddings/bge_large_zh
``````output
[-0.0001582596160005778, -0.025089964270591736, -0.03997539356350899, 0.013156415894627571, 0.000135212714667432, 0.012428865768015385, 0.016216561198234558, -0.04126659780740738]
[0.0019113451708108187, -0.008625439368188381, -0.0531032420694828, -0.0018436014652252197, -0.01818147301673889, 0.010310115292668343, -0.008867680095136166, -0.021067561581730843]

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