■ OpenAIEmbeddings 클래스의 embed_documents 메소드를 사용해 문자열 리스트에서 벡터 리스트의 리스트를 구하는 방법을 보여준다.
※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다.
▶ main.py
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 |
from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() openAIEmbeddings = OpenAIEmbeddings() stringList = [ "Hi there!", "Oh, hello!", "What's your name?", "My friends call me World", "Hello World!" ] embeddingListList = openAIEmbeddings.embed_documents(stringList) print("임베딩 리스트의 리스트 :", len(embeddingListList)) print() for embeddingList in embeddingListList: print("임베딩 리스트 :", len(embeddingList)) """ 임베딩 리스트의 리스트 : 5 임베딩 리스트 : 1536 임베딩 리스트 : 1536 임베딩 리스트 : 1536 임베딩 리스트 : 1536 임베딩 리스트 : 1536 """ |
▶ requirements.txt
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 |
annotated-types==0.7.0 anyio==4.4.0 certifi==2024.6.2 charset-normalizer==3.3.2 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.1 h11==0.14.0 httpcore==1.0.5 httpx==0.27.0 idna==3.7 jsonpatch==1.33 jsonpointer==3.0.0 langchain-core==0.2.10 langchain-openai==0.1.13 langsmith==0.1.82 openai==1.35.7 orjson==3.10.5 packaging==24.1 pydantic==2.7.4 pydantic_core==2.18.4 python-dotenv==1.0.1 PyYAML==6.0.1 regex==2024.5.15 requests==2.32.3 sniffio==1.3.1 tenacity==8.4.2 tiktoken==0.7.0 tqdm==4.66.4 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.2.2 |
※ pip install python-dotenv langchain-openai 명령을 실행했다.