Clarifai
Clarifai 是一個 AI 平台，提供完整的 AI 生命週期，範圍從資料探索、資料標記、模型訓練、評估和推論。
這個範例說明如何使用 LangChain 與 Clarifai 模型互動。 特別是文字嵌入模型可以在這裡找到。
要使用 Clarifai，您必須擁有一個帳戶和一個個人存取權杖 (PAT) 金鑰。 請查看這裡以取得或建立 PAT。
相依性
# Install required dependencies
%pip install --upgrade --quiet clarifai
匯入
我們將在這裡設定個人存取權杖。 您可以在 Clarifai 帳戶的 settings/security 下找到您的 PAT。
# Please login and get your API key from https://clarifai.com/settings/security
from getpass import getpass
CLARIFAI_PAT = getpass()
# Import the required modules
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.embeddings import ClarifaiEmbeddings
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
輸入
建立一個提示範本以與 LLM Chain 一起使用
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
設定
將使用者 ID 和應用程式 ID 設定為模型所在的應用程式。 您可以在 https://clarifai.com/explore/models 上找到公共模型列表
您還必須初始化模型 ID，如果需要，還有模型版本 ID。 有些模型有很多版本，您可以選擇適合您任務的一個。
USER_ID = "clarifai"
APP_ID = "main"
MODEL_ID = "BAAI-bge-base-en-v15"
MODEL_URL = "https://clarifai.com/clarifai/main/models/BAAI-bge-base-en-v15"
# Further you can also provide a specific model version as the model_version_id arg.
# MODEL_VERSION_ID = "MODEL_VERSION_ID"
# Initialize a Clarifai embedding model
embeddings = ClarifaiEmbeddings(user_id=USER_ID, app_id=APP_ID, model_id=MODEL_ID)
# Initialize a clarifai embedding model using model URL
embeddings = ClarifaiEmbeddings(model_url=MODEL_URL)
# Alternatively you can initialize clarifai class with pat argument.
text = "roses are red violets are blue."
text2 = "Make hay while the sun shines."
您可以使用 embed_query 函數嵌入單行文字！
query_result = embeddings.embed_query(text)
此外，要嵌入文字/文件的清單，請使用 embed_documents 函數。
doc_result = embeddings.embed_documents([text, text2])