Bắt Đầu Giới Thiệu Azure OpenAI Embeddings trong Langchain
Azure OpenAI Embeddings cung cấp khả năng tạo ra các biểu diễn số (embeddings) cho văn bản, cho phép các ứng dụng hiểu được ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các đoạn văn bản khác nhau. Khi kết hợp với Langchain, bạn có thể dễ dàng xây dựng các pipeline xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.
Hướng dẫn này sẽ giúp bạn thiết lập môi trường, cài đặt các thư viện cần thiết, và sử dụng Azure OpenAI Embeddings để tạo ra các vector embeddings chất lượng cao. Chúng ta sẽ đi qua các bước cấu hình, xác thực, và triển khai, đảm bảo bạn có thể tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ này.
Cài Đặt Thiết Lập Môi Trường và Cấu Hình
Để bắt đầu, bạn cần cài đặt gói `langchain-openai` và thiết lập các biến môi trường cần thiết. Đảm bảo bạn đã có tài khoản Azure và quyền truy cập vào Azure OpenAI Service.
Sử dụng pip để cài đặt gói: `pip install -U langchain_openai`. Sau đó, thiết lập các biến môi trường `AZURE_OPENAI_API_KEY`, `AZURE_OPENAI_ENDPOINT`, và `AZURE_OPENAI_API_VERSION` với thông tin xác thực của bạn.
“Azure OpenAI Embeddings và Langchain: Cặp đôi hoàn hảo cho các ứng dụng AI hiện đại.
Langchain AI
Khám Phá Thêm
Các tính năng tương tác giúp bạn hiểu sâu hơn
Ví Dụ Mã Nguồn
Xem các ví dụ mã nguồn chi tiết để tích hợp Azure OpenAI Embeddings vào dự án của bạn.
Tài Liệu Tham Khảo
Truy cập tài liệu chính thức của Azure OpenAI và Langchain để tìm hiểu thêm về các tính năng và tùy chọn cấu hình.
Sử Dụng Tạo Embeddings và Ứng Dụng Thực Tế
Sau khi thiết lập xong, bạn có thể sử dụng class `AzureOpenAIEmbeddings` để tạo embeddings. Truyền model name và các thông số cấu hình khác (nếu cần).
Ví dụ: `embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")`. Sau đó, sử dụng các phương thức `embed_query` và `embed_documents` để tạo embeddings cho các câu hỏi hoặc tài liệu của bạn.