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01
前言
抱歉啊，好久没更新了。不过，也确实没闲着。
最近初步尝试了Langchain，发现《langchain入门指南》这本书中的例子用的都是openaiembeddings，这个需要魔法。为此，经过查阅官方文档和CSDN，找到了合适的方法，同时说说其中的坑。
02
干货
对于中文，目前个人用得比较多的就是m3e和bge-large-zh。
m3e
m3e属于HF系列，根据网上信息（需亲自验证），该系列的embedding模型都可以尝试使用下列方式进行向量模型加载：
from langchain.embeddings importHuggingFaceEmbeddings
bge
bge的效果目前是首屈一指的，该模型在langchain框架中的导入方法是：
from langchain.embeddings importHuggingFaceBgeEmbeddings
03
避坑
（1）网上也有用ModelScopeEmbeddings的：
embeddings=ModelScopeEmbeddings(model_id='iic/nlp_corom_sentence-embedding_chinese-base')
我试了一下，除了示例中的这个模型可以正常使用，m3e、bge以及很多其它模型都会报错：
please check whether model config exists in configuration.json
（2）bge模型与chatglm3大模型不匹配，导致在与大模型对话时报错：
同时，后台输出方面，bge与m3e的差别在于参数”tool”和”functions”的不同。
目前尝试后的结论是：
m3e的适用性较强，可以与chatglm和Qwen大模型进行匹配交互，bge目前仅限于Qwen大模型，其它的，我也不知道。
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