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Python
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from embeddings import get_embeddings
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# 首次运行可能时间较久 -- 同时运行本文件需要梯子，不然无法加载到本地
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print('---正在加载本地嵌入模型(bge-small-zh-v1.5)...---')
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# 理论：有embedding的向量模型
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embeddings_model = get_embeddings("bge-small-zh-v1.5")
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print('嵌入模型载入完毕')
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# 演示：将文本转换为向量
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text = "模块05的目标是什么"
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query_embedding = embeddings_model.embed_query(text)
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# 验证：向量存在，而且有具体数值
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print(f'文本:{text}')
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print(f'向量(前五维):{query_embedding[:5]}')
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print(f'向量维度:{len(query_embedding)}') |