langchain 生成 词嵌入向量

LangChain通常是指一种基于Transformer架构的语言模型，例如Hugging Face的transformers库中的`T5ForConditionalGeneration`或`GPT-Neo`这样的大模型系列。这些模型能够通过条件自回归的方式生成文本，其中包括词嵌入向量。

首先，生成词嵌入向量的过程大致分为以下几个步骤：

1. **加载预训练模型**：
从Hugging Face Model Hub下载并加载预先训练好的LangChain模型，如`t5-small`、`gpt2-xl`等，它会包含预训练的词嵌入矩阵，这个矩阵是模型参数的一部分，用于将单词映射到连续的向量空间：

   from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

   model_name = "t5-small"
   tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

2. **词嵌入**：
当输入一个词语时，使用tokenizer将词语转化为词索引，然后模型会自动计算出相应的词嵌入向量：

   input_text = "生成一个词向量"
   inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")  # Convert to model's tensor format
   word_embeddings = model.model.shared(inputs["input_ids"])  # 获取词嵌入

3. **生成词向量序列**：
如果你想生成整个句子的词嵌入序列，可以使用model的`generate`方法结合循环，每次取前几个词作为条件，生成下一个词的词嵌入：

   generated_sequence = []
   sequence_so_far = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=False)
   while len(sequence_so_far) < max_length:
       output = model.generate(
           sequence_so_far,
           num_return_sequences=1,
           no_repeat_ngram_size=2,
           min_length=1,
           max_length=max_length
       )
       next_word = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
       generated_sequence.append(next_word)
       sequence_so_far += tokenizer.encode(next_word, add_special_tokens=False)

   generated_sequence = ' '.join(generated_sequence)

注意，这里的`max_length`是你想要生成的词数上限，而`no_repeat_ngram_size`用于避免生成重复的n-gram。