一、使用OpenAI API

目前GPT embedding mode有三种，性能如下所示：

模型	每美元页数	MTEB得分	MIRACL得分
text-embedding-3-large	9,615	54.9	64.6
text-embedding-3-small	62,500	62.3	44.0
text-embedding-ada-002	12,500	61.0	31.4

MTEB得分为embedding model分类、聚类、配对等八个任务的平均得分。
MIRACL得分为embedding model在检索任务上的平均得分。
从以上三个embedding model我们可以看出text-embedding-3-large有最好的性能和最贵的价格，当我们搭建的应用需要更好的表现且成本充足的情况下可以使用；text-embedding-3-small有着较好的性能跟价格，当我们预算有限时可以选择该模型；而text-embedding-ada-002是OpenAI上一代的模型，无论在性能还是价格都不如及前两者，因此不推荐使用。

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

读取本地/项目的环境变量。

find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径

load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中

如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。

_ = load_dotenv(find_dotenv())

如果你需要通过代理端口访问，你需要如下配置

os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7890'
os.environ["HTTP_PROXY"] = 'http://127.0.0.1:7890'

def openai_embedding(text: str, model: str=None):
# 获取环境变量 OPENAI_API_KEY
api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY']
client = OpenAI(api_key=api_key)
```
  # embedding model：'text-embedding-3-small', 'text-embedding-3-large', 'text-embedding-ada-002'
  if model == None:
      model="text-embedding-3-small"

  response = client.embeddings.create(
      input=text,
      model=model
  )
  return response
```
response = openai_embedding(text='要生成 embedding 的输入文本，字符串形式。')

API返回的数据为json格式，除object向量类型外还有存放数据的data、embedding model 型号model以及本次 token 使用情况usage等数据，具体如下所示：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        -0.006929283495992422,
        ... (省略)
        -4.547132266452536e-05,
      ],
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

我们可以调用response的object来获取embedding的类型。

print(f'返回的embedding类型为：{response.object}')

返回的embedding类型为：list

二、使用文心千帆API

Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，Access token为调用接口的凭证，

使用Embedding-V1时应先凭API Key、Secret Key获取Access token，再通过Access token调用接口来embedding text。同时千帆大模型平台还支持bge-large-zh等embedding model。

import requests
import json

def wenxin_embedding(text: str):
# 获取环境变量 wenxin_api_key、wenxin_secret_key
api_key = os.environ['QIANFAN_AK']
secret_key = os.environ['QIANFAN_SK']

  # 使用API Key、Secret Key向https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token 获取Access token
  url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={0}&client_secret={1}".format(api_key, secret_key)
  payload = json.dumps("")
  headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Accept': 'application/json'
  }
  response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
  
  # 通过获取的Access token 来embedding text
  url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/embedding-v1?access_token=" + str(response.json().get("access_token"))
  input = []
  input.append(text)
  payload = json.dumps({
      "input": input
  })
  headers = {
      'Content-Type': 'application/json'
  }

  response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

  return json.loads(response.text)

text应为List(string)

text = "要生成 embedding 的输入文本，字符串形式。"
response = wenxin_embedding(text=text)

同样的我们也可以从response中获取embedding的类型和embedding。

print('返回的embedding类型为:{}'.format(response['object']))
print('embedding长度为：{}'.format(len(response['data'][0]['embedding'])))
print('embedding（前10）为：{}'.format(response['data'][0]['embedding'][:10]))

返回的embedding类型为:embedding_list
embedding长度为：384
embedding（前10）为：[0.060567744076251984, 0.020958080887794495, 0.053234219551086426, 0.02243831567466259, -0.024505289271473885, -0.09820500761270523, 0.04375714063644409, -0.009092536754906178, -0.020122773945331573, 0.015808865427970886]

三、使用讯飞星火API

暂未开放

四、使用智谱API

智谱有封装好的SDK，我们调用即可。

from zhipuai import ZhipuAI
def zhipu_embedding(text: str):

    api_key = os.environ['ZHIPUAI_API_KEY']
    client = ZhipuAI(api_key=api_key)
    response = client.embeddings.create(
        model="embedding-2",
        input=text,
    )
    return response

text = '要生成 embedding 的输入文本，字符串形式。'
response = zhipu_embedding(text=text)

response为zhipuai.types.embeddings.EmbeddingsResponded类型，我们可以调用object、data、model、usage来查看response的embedding类型、embedding、embedding model及使用情况。

print(f'response类型为：{type(response)}')
print(f'embedding类型为：{response.object}')
print(f'生成embedding的model为：{response.model}')
print(f'生成的embedding长度为：{len(response.data[0].embedding)}')
print(f'embedding（前10）为: {response.data[0].embedding[:10]}')

response类型为：<class 'zhipuai.types.embeddings.EmbeddingsResponded'>
embedding类型为：list
生成embedding的model为：embedding-2
生成的embedding长度为：1024
embedding（前10）为: [0.017892399802803993, 0.0644201710820198, -0.009342825971543789, 0.02707476168870926, 0.004067837726324797, -0.05597858875989914, -0.04223804175853729, -0.03003198653459549, -0.016357755288481712, 0.06777040660381317]

【AI大模型】使用Embedding API

一、使用OpenAI API

读取本地/项目的环境变量。

find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径

load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中

如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。

如果你需要通过代理端口访问，你需要如下配置

二、使用文心千帆API

text应为List(string)

三、使用讯飞星火API

四、使用智谱API