请问ModelScope魔搭 + langchain embedding的例子 吗？

https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/langchain/langchain/embeddings/modelscope_hub.py modelscope的embedding能力接入了langchain-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

ModelScope 和语言嵌入（Language Embedding）的一般指导原则。

定义任务和目标：首先，明确您的任务和目标。语言嵌入通常用于将文本数据转换为连续的向量表示，以便于计算机进行文本处理任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。确定您要解决的具体任务是关键。

选择合适的语言嵌入技术：有许多不同的语言嵌入技术可供选择，如词嵌入（Word Embedding）、句子嵌入（Sentence Embedding）或文档嵌入（Document Embedding）。根据您的任务需求和数据特征，选择适合的语言嵌入技术。

集成语言嵌入模型：使用选定的语言嵌入技术，构建或选择一个适当的语言嵌入模型。这可能是一个预训练模型，如BERT、GloVe、Word2Vec等，或者您可以自己训练一个嵌入模型，根据您的数据和任务需求。

使用 ModelScope 进行集成和部署：使用 ModelScope 平台，将语言嵌入模型集成到您的模型开发流程中。您可以使用 ModelScope 的工具和组件，如 ModelRunner、ModelServer、ModelWatcher 等，来管理、部署和监控您的语言嵌入模型。