2025.11.2

06_rag_basics/02_embedding.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+
+# 第一次运行可能时间较久
+print('---正在首次加载本地嵌入模型(bge-small-zh-v1.5)...---')
+
+# 理论：有embedding的向量模型
+embeddings_model = HuggingFaceEmbeddings(
+    model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5" # 一个中英双语开源模型
+)
+print('嵌入模型载入完毕')
+
+# 演示：将文本转换为向量
+text = "模块05的目标是什么"
+query_embedding = embeddings_model.embed_query(text)
+
+# 验证：向量存在，而且有具体数值
+print(f'文本:{text}')
+print(f'向量(前五维):{query_embedding[:5]}')
+print(f'向量维度:{len(query_embedding)}')