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深入解析 embedding.py：基于 SiliconFlow API 的文本向量化服务

作者：zgw
标签：AI 应用、Embedding、向量化、SiliconFlow、LangChain、Python

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一、前言

在构建大模型应用（如知识库问答、RAG 系统）时，文本向量化（Text Embedding） 是实现语义检索的核心步骤。它将文本转换为高维向量，用于在向量数据库中进行相似度匹配。

本文将带你深入分析一个关键模块 —— embedding.py，它基于 SiliconFlow API 实现了：

• 同步/异步文本向量化
• 批量处理与并发优化
• 与 LangChain 兼容的接口封装

该模块是整个知识库系统的“语义编码器”，为检索提供高质量向量支持。

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二、代码概览

def embed_texts