OpenAIEmbeddings嵌入报错，如何解决？(语言-python)

Question

当我使用OpenAIEmbeddings的text-embedding-3-large模型时，嵌入的过程中报错如下，我的API都没有问题，为什么会“'str' object has no attribute 'data'”？：

源代码片段：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large", openai_api_key=API_KEY, openai_api_base=API_URL)
vectordb = Chroma(embedding_function=embeddings, persist_directory=os.path.join(memory_dir, memory_folder))

text = "This is a test document."

# 嵌入查询
query_result = embeddings.embed_query(text)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(query_result[:5])

Answer 1

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在使用 OpenAIEmbeddings 的 `text-embedding-3-large` 模型时，如果遇到错误 `'str' object has no attribute 'data'`，通常是因为函数调用或输入参数传递不当。以下是对问题的分析及解决方案的详细解答。

1. 错误分析

该错误表明代码中某个地方尝试访问一个字符串（str 类型）对象的 data 属性，但字符串对象并没有这个属性。通常，可能的原因包括： - 输入格式不正确，导致函数期望一个对象类型（比如字典或类实例），但实际传入了一个字符串。 - 由于未正确传递参数，导致函数内部处理出现了问题。

2. 源代码及修正建议

根据您提供的源代码片段，可以注意到在以下内容中可能存在问题：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
# 这段代码定义了嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-large", 
    openai_api_key=API_KEY, 
    openai_api_base=API_URL
)
# 创建 Chroma 向量数据库
vectordb = Chroma(
    embedding_function=embeddings, 
    persist_directory=os.path.join(memory_dir, memory_folder)
)
text = "This is a test document."
# 嵌入查询
query_result = embeddings.embed_query(text)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(query_result[:5])  # 打印前5个结果

可能的解决步骤： 1. 确保 OpenAIEmbeddings 和 Chroma 正确安装和导入： 确保您已经安装了 langchain 和 langchain_chroma，并且 OpenAIEmbeddings 是从 langchain_openai 正确导入的。 2. 检查传入的 text： 检查 text 参数是否正确。它应该是一个字符串，且 embed_query 方法应该可以接受此字符串。 3. 确保 API 密钥和 URL 的有效性： 确保 API_KEY 和 API_URL 被正确设置并且具有有效的权限访问 OpenAI API。 4. 使用 embed_documents 方法替代 embed_query： 您可以考虑使用 embed_documents 或方法来测试不同的接口，可能您需要传递的是一个列表而非单个字符串。

3. 示例代码

下面是一个修正后的示例代码：

import os
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
API_KEY = "your_api_key"
API_URL = "https://api.openai.com/v1"
# 定义嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-large", 
    openai_api_key=API_KEY, 
    openai_api_base=API_URL
)
# 创建 Chroma 向量数据库
vectordb = Chroma(
    embedding_function=embeddings, 
    persist_directory=os.path.join("path/to/memory_dir", "memory_folder")
)
text = "This is a test document."
# 嵌入查询
try:
    query_result = embeddings.embed_query(text)  # 使用正确的方法调用
    print(query_result[:5])  # 打印前5个结果
except AttributeError as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

4. 结论

建议您根据上述分析和示例代码仔细检查您的实现，确保所有输入和配置都是正确的。如果问题仍然存在，您可以尝试在代码中添加调试信息，例如打印变量类型和内容，以找到问题的根源。