使用 VolcEngine 提供的 Volcano Embedding API 初始化与调用指南

本文链接：https://blog.csdn.net/qahaj/article/details/146187022

在这篇文章中，我将带你一步步学习如何使用 VolcEngine 提供的 Volcano Embedding 模块来实现文本嵌入功能。我们将通过代码演示讲解 API 初始化、调用嵌入文档和查询的具体方法，最后还会结合实际场景分析它的适用性。

1. 技术背景介绍

文本嵌入是自然语言处理(NLP)中的一种核心技术。它通过将文本映射到高维向量空间，使得语义相似的文本在向量空间中更接近。这种方式被广泛应用于文档聚类、查询扩展、语义搜索等领域。

Volcano Embedding 是一种高效的嵌入服务，基于 VolcEngine 平台，提供可靠、稳定的 API 调用。利用该服务，你可以便捷地将文本转换为语义嵌入向量，并将其应用于各种 AI 场景。

2. 核心原理解析

Volcano Embedding 通过预训练语言模型对输入文本进行编码，提取其语义特征，从而生成一个固定长度的向量。其核心函数包括：

embed_documents(documents: List[str]) -> List[List[float]]: 接受文本列表，返回对应的嵌入向量。
embed_query(query: str) -> List[float]: 接受单个查询文本，返回其嵌入向量。

系统要求使用 AK/SK (Access Key 和 Secret Key) 进行身份验证，以确保调用的安全性。

3. 代码实现演示

以下是完整的 Python 代码示例，包括环境变量的设置和 API 的调用：

import os
from langchain_community.embeddings import VolcanoEmbeddings

# 1. 设置环境变量，替换为你的实际 AK/SK
os.environ["VOLC_ACCESSKEY"] = "your-access-key"  # 示例 Access Key
os.environ["VOLC_SECRETKEY"] = "your-secret-key"  # 示例 Secret Key

# 2. 初始化 Volcano Embedding 实例
# 如果你不想通过环境变量设置，可以直接传递 ak 和 sk 参数
embed = VolcanoEmbeddings(
    volcano_ak="your-access-key",  # 替换为你的 Access Key
    volcano_sk="your-secret-key"  # 替换为你的 Secret Key
)

# 3. 嵌入多个文档
documents = ["foo", "bar"]
embedded_documents = embed.embed_documents(documents)
print("嵌入文档结果 (embed_documents):")
for i, vector in enumerate(embedded_documents):
    print(f" 文档 {i+1}: {vector[:8]}")  # 打印前 8 个向量值

# 4. 嵌入单个查询
query = "foo"
embedded_query = embed.embed_query(query)
print("\n嵌入查询结果 (embed_query):")
print(f" 查询: {embedded_query[:8]}")  # 打印前 8 个向量值

运行结果示例

嵌入文档结果 (embed_documents):
 文档 1: [0.02929673, -0.00931063, -0.06032351, 0.00310187, -0.00221899, -0.00231252, -0.04864659, -0.00002062]
 文档 2: [0.01987232, -0.02604106, -0.08395249, 0.02004357, -0.02886203, 0.00462966, -0.02310737, -0.03427536]

嵌入查询结果 (embed_query):
 查询: [0.01987232, -0.02604106, -0.08395249, 0.02004357, -0.02886203, 0.00462966, -0.02310737, -0.03427536]