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TransformerEmbeddings 类使用 Transformers.js 包为给定文本生成嵌入。 它在本地运行,甚至可以直接在浏览器中工作,允许您创建带有内置嵌入的 Web 应用程序。

设置

您需要安装 @huggingface/transformers 包作为对等依赖项
兼容性如果您使用的 community 版本低于 0.3.21,请安装旧的 @xenova/transformers 包,并从下面的 "@langchain/community/embeddings/hf_transformers" 导入嵌入。
npm
npm install @huggingface/transformers
有关安装 LangChain 软件包的一般说明,请参阅此部分
npm
npm install @langchain/community @langchain/core

示例

请注意,如果您在浏览器上下文中使用,您可能需要将所有推理相关代码放入 Web Worker 中,以避免阻塞主线程。 请参阅本指南以及 Transformers.js 文档中的其他资源,了解如何设置项目。
import { HuggingFaceTransformersEmbeddings } from "@langchain/community/embeddings/huggingface_transformers";

const model = new HuggingFaceTransformersEmbeddings({
  model: "Xenova/all-MiniLM-L6-v2",
});

/* Embed queries */
const res = await model.embedQuery(
  "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
);
console.log({ res });
/* Embed documents */
const documentRes = await model.embedDocuments(["Hello world", "Bye bye"]);
console.log({ documentRes });

以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等,通过 MCP 获取实时答案。
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