Hugging Face 集成

使用 LangChain Python 集成 Hugging Face。

本页面涵盖了LangChain与Hugging Face Hub的集成，以及transformers、sentence transformers和datasets等库的集成。

对话模型

ChatHuggingFace

可以使用Hugging Face大语言模型（LLM）类，或直接使用ChatHuggingFace类。

查看一个使用示例。

from langchain_huggingface import ChatHuggingFace

大语言模型（LLM）

HuggingFaceEndpoint

可以通过无服务器推理服务或专用推理端点使用HuggingFaceEndpoint类运行开源模型。

查看一个使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

HuggingFacePipeline

可以通过HuggingFacePipeline类在本地运行开源模型。

查看一个使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline

嵌入模型

HuggingFaceEmbeddings

可以通过HuggingFaceEmbeddings类在本地运行开源嵌入模型。

查看一个使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

HuggingFaceEndpointEmbeddings

可以通过专用推理端点使用HuggingFaceEndpointEmbeddings类运行开源嵌入模型。

查看一个使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpointEmbeddings

文本嵌入推理（TEI）

对于Sentence Transformers模型的自托管生产服务，Hugging Face发布了文本嵌入推理专用推理服务器，支持批处理和GPU加速。TEI提供OpenAI兼容的API，可通过OpenAIEmbeddings指向TEI部署。请参考专用TEI集成指南。

BGE嵌入模型

Hugging Face上的BGE模型是来自北京人工智能研究院（BAAI）的开源嵌入模型家族。

BGE模型属于Sentence Transformers模型，请使用HuggingFaceEmbeddings与encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}。查看一个使用示例。

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官方原文：src/oss/python/integrations/providers/huggingface.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。