使用LangChain_AWS调用BedrockEmbeddings返回None值问题

数据老陈

2026-6-19

问题

使用langchain_aws的BedrockEmbeddings处理文本嵌入时，调用embed_documents后得到包含None值的列表。

相关代码：

from langchain_community.llms.bedrock import Bedrock 
from langchain_aws import BedrockEmbeddings
import boto3

# Initialize the Bedrock client
bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

# Initialize Bedrock Embeddings
bedrock_embeddings = BedrockEmbeddings(
    model_id="amazon.titan-text-express-v1",
    credentials_profile_name="default",
    client=bedrock_client,
    region_name="ap-south-1"
)

embed_data=bedrock_embeddings.embed_documents(["This is a content of the document", "This is another document"])

print(embed_data)

输出结果：

[None, None]

解决方案

核心问题：模型类型不匹配
你指定的amazon.titan-text-express-v1是大语言模型（用于文本生成），并非专门的嵌入模型，BedrockEmbeddings只能使用嵌入类模型来生成向量。
替换为正确的嵌入模型ID
选择Bedrock支持的嵌入模型，例如：
- amazon.titan-embed-text-v1：通用文本嵌入模型，适合大多数文本向量生成场景
- amazon.titan-embed-image-v1：多模态嵌入模型，支持文本和图片输入
修正后的代码示例

from langchain_aws import BedrockEmbeddings
import boto3

# 初始化Bedrock客户端时指定区域，避免配置冲突
bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name="ap-south-1")

bedrock_embeddings = BedrockEmbeddings(
    model_id="amazon.titan-embed-text-v1",
    credentials_profile_name="default",
    client=bedrock_client,
    region_name="ap-south-1"
)

embed_data = bedrock_embeddings.embed_documents(["This is a content of the document", "This is another document"])

print(embed_data)