小白请教本地部署的glm4如何封装Embedding

[Ch1r3]

hello，我跟着教程通过调用智谱api的方法已经实现了RAG，但是最近在学习本地部署glm4。我跟着另一个教程（self-llm）完成了fastapi的部署，想请教一下，该如何在本教程的Embedding封装脚本中修改实现呢？是直接将原来的api接口改成本地部署的fastapi连接，还是要重新在langchain中重写Embedding方法？因为智谱的embedding-3模型是ZhipuAI()的一个固有方法，联网调用api是可以直接用的，但本地部署不通过zhipuai包的话，在哪里选择嵌入模型呢。这一段是教程中的code，求问整个脚本应如何修改。

    from zhipuai import ZhipuAI
    values["client"] = ZhipuAI()
    return values

我在self-llm也提出了issue，作者让我来这边参考，感谢 :)

[lta155]

你好，对于你部署的glm4模型属于llm，它的作用是根据召回的文档回答问题；而你要封装的Embedding模型的作用是将知识库中的文档转换为向量（一行多维的向量）。glm4并不能把文档向量化，如果你想要本地部署Embedding模型的话可以看这部分内容中使用开源向量模型的部分。
如果有其他问题or建议欢迎沟通交流:)