#  使用这个类需要先安装库：pip install langchain-huggingface
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

# 指定模型名，如果你本地没有这个模型，第一次执行后它会先下载
model_name = "BAAI/bge-small-zh-v1.5" # 模型名
model_kwargs = {'device': 'cpu'} # 没有显卡就用cpu，有英伟达显卡写cuda
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} # set True to compute cosine similarity

#  第一次运行，会自动下载模型（去huggingface上下载），下载到hf默认的缓存目录。
hf_embedding = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)


resp = hf_embedding.embed_documents(
    ['I like large language models.',
     '今天的天气非常不错！'
     ]
)

print(resp[0])
print(len(resp[0]))