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二、LangChain之认识嵌入式模型

news 2026/6/10 17:43:37

三、认识嵌入模型

1. 什么是嵌入模型？

大语言模型是生成式模型。它理解输入并生成新的文本（回答问题、写文章）。它内部实际上也使用嵌入技术来理解输入，但最终目标是“创造”。

而嵌入模型（Embedding Model）是表示型模型。它的目标不是生成文本，而是为输入的文本创建一个最佳的、富含语义的数值表示（向量）。

由于计算机天生擅长处理数字，但不理解文字、图片的含义。嵌入（Embedding）的核心思想就是

将人类世界的符号（如单词、句子、产品、用户、图片）转换为计算机能够理解的数值形式（即向量，本质上是一个数字列表），并且要求这种转换能够保留原始符号的语义和关系。

我们可以把它想象成一个翻译过程，把人类语言“翻译”成计算机的“数学语言”。

结论：既然是“数学语言”，那么我们可以用数学的方式来比较向量，从而达到【度量语义】的目的！

2. 嵌入模型应用场景

根据嵌入的特性，由此延伸出了许多嵌入模型在 AI 应用的使用场景：

• 语义搜索（Semantic Search）

传统搜索：依赖关键词匹配（搜 “苹果” ，只能找到包含 “苹果” 这个词的文档）。

语义搜索：则能将查询和文档都转换为向量，通过计算向量间的相似度来找到相关内容，即使文档中没有查询的确切词汇也能被检索到。

如下图所示，即使知识库中并未直接出现 “笔记本电脑无法充电” 这个词组，语义搜索也能通过向量相似度精准地找到该文档。

• 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

这是当前大语言模型应用的核心模式。当用户向 LLM 提问时，系统首先使用嵌入模型在知识库（如公司内部文档）中进行语义搜索，找到最相关的内容，然后将这些内容和问题一起交给 LLM来生成答案。这极大地提高了答案的准确性和时效性。

• 推荐系统（Recommendation Systems）

将用户（根据其历史行为、偏好）和物品（商品、电影、新闻）都转换为向量。喜欢相似物品的用户，其向量会接近；相似的物品，其向量也会接近。通过计算用户和物品向量的相似度，就可以进行精准推荐

• 异常检测（Anomaly Detection）

正常数据的向量通常会聚集在一起。如果一个新数据的向量远离大多数向量的聚集区，它就可能是一个异常点（如垃圾邮件、欺诈交易）。

例如：一个信用卡交易反欺诈系统，通过学习海量正常交易记录（如金额、地点、时间、商户类型等特征的向量）形成了“正常交易”的向量聚集区。当一笔新的交易发生时，系统将其转换为向量。如果该向量出现在“正常聚集区”之外（例如，一笔发生在通常消费地之外的高额交易），系统则会将其标记为潜在的欺诈交易并进行警报。

3. 主流的嵌入模型

• text-embedding-3-large (OpenAI)：OpenAI 最强大的英语和非英语任务嵌入模型。默认维度 3072，可降维如1024维；输入令牌长度支持为8192

• Qwen3-Embedding-8B (阿里巴巴) ：开源模型，支持100+种语言；上下文长度 32k；嵌入维度最高 4096，支持用户定义的输出维度，范围从 32 到 4096。推理需要一定的GPU计算资源（例如，至少需要16GB以上显存的GPU才能高效运行）。

• gemini-embedding-001 (Google) ：支持100+种语言；默认维度 3072，可选降维版本：1536维或 768维；输入令牌长度支持为2048

• Huggingface 的 MTEB 评测：https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

Huggingface 的 MTEB（Massive Multilingual Text Embedding Benchmark）评测，是业界比较公认的标准

4. 嵌入模型接入方式

嵌入模型接入和使用方式根据模型类型（开源或闭源）有根本性的不同。下图清晰地展示了两种典型的接入流程：

4.1 API 接入（闭源）

这是最快速、最简单的方式，无需管理任何基础设施。只需要向模型提供商的服务端发送一个 HTTP 请求即可。适用模型： text-embedding-3-large , gemini-embedding-001 等。

通用步骤：

1. 注册账号并获取API Key：在对应的云服务平台（如OpenAI Platform, Google AI Studio/Vertex AI）上注册账号，获取用于身份验证的API Key。

2. 安装 SDK 或构造 HTTP请求：使用官方提供的SDK（如 openai , google-generativeai ）或直接构造HTTP请求。

3. 调用API并处理响应：发送文本，接收返回的JSON格式的向量数据。

示例1：发起 HTTP 请求

curl https://api.openai.com/v1/embeddings -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" -d '{ "input": "Your text string goes here", "model": "text-embedding-3-small" }'

响应包含嵌入向量（浮点数列表）以及一些其他元数据：

{ "object": "list", "data": [ { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [ -0.006929283495992422, -0.005336422007530928, -4.547132266452536e-05, -0.024047505110502243 ], } ], "model": "text-embedding-3-small", "usage": { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } }

示例2：接入 SDK

安装库：pip install openai

# 使用 OpenAI Python SDK from openai import OpenAI import os # 1. 设置 API Key client = OpenAI(api_key="your-api-key") # 2. 准备输入文本 text = "这是一段需要转换为向量的文本。" # 3. 调用 API response = client.embeddings.create( model="text-embedding-3-large", # 指定模型 input=text, dimensions=1024 # 可选：指定输出维度，例如从3072降维到1024 ) # 4. 获取向量 embedding = response.data[0].embedding print(f"向量维度：{len(embedding)}") print(embedding)

4.2 本地部署（开源）

这种方式需要自行准备计算资源（通常是带有GPU的机器）来运行模型，适合对数据隐私、成本和控制权有更高要求的场景。

适用模型： Qwen3-Embedding-8B 等。

通用步骤：

1. 环境准备：准备一台有足够 GPU 显存的服务器（对于Qwen3-Embedding-8B，需要至少16GB以上显存）。

2. 模型下载：从 Hugging Face 等模型仓库下载模型权重文件和配置文件。

3. 代码集成：使用像 transformers 这样的库来加载模型并进行推理。

在实际应用中，直接调用嵌入模型获取结果，与直接调用原生 LLM 存在相似的问题：无论是通过 API 还是本地部署获得向量，下一步通常都是将它们存入向量数据库（如Chroma, Milvus, Pinecone等）以供后续检索。为了便于切换不同的嵌入模型，很多项目会使用像 LangChain 这样的框架，它们提供了统一的嵌入模型接口。