要将 LangChain 与不同类型的 Embedding 一起使用，首先需要理解 LangChain 如何抽象集成 Embedding 的过程。LangChain 为 Embedding 模型提供了一个标准化的接口，允许您无需重写整个流水线即可切换提供商（例如 OpenAI、Hugging Face 或自定义模型）。首先安装 LangChain 以及您选择的 Embedding 模型所需的任何依赖项。例如，使用 OpenAI 的 Embedding 需要安装 openai 包，而 Hugging Face 可能需要安装 sentence-transformers。使用 API 密钥或模型名称等参数初始化 Embedding 类（例如 OpenAIEmbeddings 或 HuggingFaceEmbeddings），然后使用 embed_documents() 或 embed_query() 等方法生成向量。这种抽象让您可以专注于检索或相似性搜索等更高级的任务，同时保持 Embedding 逻辑的一致性。
例如，使用 OpenAI Embedding 涉及使用您的 API 密钥初始化 OpenAIEmbeddings()，并调用 embed_query("example text") 来生成向量。如果您偏好开源模型，可以初始化 Hugging Face 的 InstructEmbeddings，模型名称可以是 "hkunlp/instructor-large"，用法类似。LangChain 还支持本地模型，例如来自 sentence-transformers 库的 SentenceTransformerEmbeddings。每种 Embedding 类型都有独特的配置要求：OpenAI 依赖 API 调用，而 Hugging Face 模型可能需要下载权重或调整设备设置（例如 model_kwargs={"device": "cuda"}）。关键在于 LangChain 的统一接口确保这些差异在后台处理，因此无论使用哪种 Embedding 提供商，您的应用代码都能保持一致。
要集成自定义 Embedding 或适配高级工作流程，可以继承 LangChain 的 Embeddings 基类并实现 embed_documents() 和 embed_query() 方法。例如，如果您有专有模型，可以将其推理逻辑包装在这些方法中。将 Embedding 与 Chroma 或 FAISS 等向量数据库结合使用时，请确保数据库的维度与您的 Embedding 输出匹配（例如，OpenAI 输出 1536 维向量）。如果切换 Embedding 模型，请重新生成文档的 Embedding 以保持兼容性。LangChain 的 VectorStore 集成简化了这一点，提供了像 add_texts() 这样的方法，这些方法在内部使用您选择的 Embedding。这种灵活性允许开发者尝试不同的模型，同时保持清晰、可扩展的架构。