在這篇文章中，我們將詳細探討如何將 LangChain 的 OpenAIEmbeddings 接入阿里百鍊，這一過程對於需要利用大型語言模型（LLM）進行智能搜索與文本處理的業務場景至關重要。隨着企業不斷追求更高效的信息檢索和處理能力，連接合適的嵌入模型變得尤為關鍵。在此過程中，我們會經歷一系列步驟，包括參數解析、調試、性能調優、排錯及生態擴展。
背景定位
隨着對智能技術的追求，許多企業開始結合外部數據源和模型，阿里百鍊作為一個強大的服務平台，提供了可擴展的計算能力。然而，接入過程的複雜性常常導致業務難以順利推進。這個問題的演進過程如下：
- 2023年8月初: 企業希望使用
LangChain來提高文本處理能力，並與阿里百鍊進行連接。 - 2023年8月中旬: 在嘗試集成時，遇到嵌入模型參數配置不當和性能瓶頸的問題。
- 2023年9月初: 經過調試，雖然部分問題得到了解決，但仍存在效率和準確性方面的挑戰。
通過這一過程，我們能夠意識到接入過程對最終業務成果的影響。
參數解析
在集成 OpenAIEmbeddings 時，首先需要理解各項參數的默認為設。在此，我們分析主要參數及其默認值：
embedding_dim: 嵌入維度，通常為 768。batch_size: 默認批處理大小為 32。
關於參數的計算模型，我們可以使用如下公式來理解嵌入效果： $$ \text{TotalEmbeddings} = \text{Number of Inputs} \times \text{embedding_dim} $$
例如，如果我們有 1000 個輸入，嵌入維度為 768，則總嵌入量為： $TotalEmbeddings = 1000 \times 768 = 768000$
調試步驟
在調試過程中，分析日誌是至關重要的一步。以下是調試過程中需要注意的步驟：
-
查看連接狀態
curl -X GET " -
<details> <summary>檢查嵌入參數</summary>
embeddings = OpenAIEmbeddings() print(embeddings.get_params())</details>
-
監控資源消耗
top -p <PID>
日誌應體現請求的成功與失敗，以及相關的時間戳和錯誤提示，幫助我們定位問題來源。
性能調優
在集成後，性能優化不可忽視。我們可以運用以下策略來提升整體性能：
- 使用異步調用以縮短響應時間。
- 代碼優化示例
使用asyncio實現併發請求。import asyncio async def fetch_embedding(text): # 調用嵌入服務 pass async def main(): texts = ["文本1", "文本2"] await asyncio.gather(*(fetch_embedding(text) for text in texts))
通過對比優化前後的性能，使用桑基圖展示資源消耗的變化：
sankey-beta
A->B: 不優化的資源
B->C: 優化後的資源
為了確保系統在高併發情況下能平穩運行，我們使用 Locust 進行壓測：
from locust import HttpUser, task
class ApiUser(HttpUser):
@task
def get_embedding(self):
self.client.get("/path_to_embedding")
排錯指南
接入過程中難免會遇到各種錯誤，這裏提供一些常見的修復方案：
-
常見錯誤和日誌
2023-09-10 12:00:00 ERROR: ConnectionError: Unable to connect to the API. -
修復示例
比較修復前後的代碼差異：
- response = requests.get(url)
+ response = requests.get(url, timeout=10) # 添加了超時設置
生態擴展
為了使工作流程更加高效，可以考慮自動化腳本的使用。通過將多個工具集成到一起，可以簡化工作流程，例如：
journey
title 工具集成路徑
section 集成
API 連接: 5: 我
調試: 4: 我
性能監控: 3: 我
在某些實際場景中，我們可能需要將這項技術應用到不同的產品中進行 usage 分析，可以使用餅狀圖來展示不同場景的分佈情況：
pie
title 使用場景分佈
"場景1": 40
"場景2": 30
"場景3": 30
通過以上方法，我們成功將 LangChain 的 OpenAIEmbeddings 接入阿里百鍊，充分展示了中間的技術細節與整體思路。希望這篇文章對接入大語言模型的開發者有所幫助。
