这将帮助您开始使用 LangChain 与 SambaNova 嵌入模型。如需获取详细文档 SambaNovaEmbeddings 功能和配置选项，请参阅 API 参考.

**SambaNova's** SambaCloud 是一个用于执行开源模型推理的平台

概述

集成详情

设置

要访问 SambaNovaEmbeddings 模型，您需要创建一个 SambaCloud 账户，获取 API 密钥，安装 langchain_sambanova 集成包。

pip install langchain-sambanova

凭据

从获取 API 密钥 cloud.sambanova.ai。完成此操作后，设置 SAMBANOVA_API_KEY 环境变量：

if not os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY"):
    os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your SambaNova API key: ")

要启用模型调用的自动追踪，设置您的 LangSmith API 密钥：

os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain SambaNova 集成位于 langchain-sambanova package:

pip install -qU langchain-sambanova

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_sambanova import SambaNovaEmbeddings

embeddings = SambaNovaEmbeddings(
    model="E5-Mistral-7B-Instruct",
)

索引和检索

嵌入模型通常用于检索增强生成 (RAG) 流程，既用于索引数据，也用于后续检索。如需详细说明，请参阅我们的 RAG 教程.

下面，请查看如何使用上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在此示例中，我们将在 InMemoryVectorStore.

# Create a vector store with a sample text
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

text = "LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications"

vectorstore = InMemoryVectorStore.from_texts(
    [text],
    embedding=embeddings,
)

# Use the vectorstore as a retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Retrieve the most similar text
retrieved_documents = retriever.invoke("What is LangChain?")

# show the retrieved document's content
retrieved_documents[0].page_content

直接使用

在底层，向量存储和检索器实现调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 分别为 from_texts 和检索 invoke 操作中使用的文本创建嵌入。

您可以直接调用这些方法为您的用例获取嵌入。

嵌入单个文本

您可以使用嵌入单个文本或文档 embed_query:

single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

嵌入多个文本

您可以使用嵌入多个文本 embed_documents:

text2 = (
    "LangGraph is a library for building stateful, multi-actor applications with LLMs"
)
two_vectors = embeddings.embed_documents([text, text2])
for vector in two_vectors:
    print(str(vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

API 参考

如需获取详细文档 SambaNovaEmbeddings 功能和配置选项，请参阅 SambaNova 开发者指南.