AI21 Embeddings

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这将帮助您使用 LangChain 开始使用 AI21 嵌入模型。有关 AI21Embeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

概览

集成细节

提供者	包
AI21	langchain-ai21

设置

要访问AI21嵌入模型，您需要创建一个AI21账户，获取API密钥，并安装langchain-ai21集成包。

Credentials

前往 https://docs.ai21.com/ 注册 AI21 并生成一个 API 密钥。完成此操作后，请设置 AI21_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

if not os.getenv("AI21_API_KEY"):
    os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your AI21 API key: ")

要启用对您的模型调用的自动跟踪，请设置您的LangSmith API密钥：

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

安装

LangChain AI21 集成位于 langchain-ai21 包中：

%pip install -qU langchain-ai21

Instantiation

现在我们就可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成内容:

from langchain_ai21 import AI21Embeddings

embeddings = AI21Embeddings(
    # Can optionally increase or decrease the batch_size
    # to improve latency.
    # Use larger batch sizes with smaller documents, and
    # smaller batch sizes with larger documents.
    # batch_size=256,
)

索引与检索​

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既用于数据索引，也用于后续的数据检索。有关更详细的说明，请参阅我们的 RAG 教程。

以下，查看如何使用我们上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在此示例中，我们将在 InMemoryVectorStore 中索引并检索一个示例文档。

# 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

API 参考:内存向量存储

'LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications'

直接使用​

在底层，向量存储和检索器实现会调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 分别为用于 from_texts 和检索 invoke 操作的文本生成嵌入。

您可以直接调用这些方法，以获取适用于您自身用例的嵌入（embeddings）。

嵌入单个文本​

您可以使用 embed_query 来嵌入单个文本或文档：

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

[0.01913362182676792, 0.004960147198289633, -0.01582135073840618, -0.042474791407585144, 0.040200788

嵌入多个文本​

您可以通过 embed_documents 嵌入多个文本：

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

[0.03029559925198555, 0.002908500377088785, -0.02700909972190857, -0.04616579785943031, 0.0382771529
[0.018214847892522812, 0.011460083536803722, -0.03329407051205635, -0.04951060563325882, 0.032756105

API 参考

有关 AI21Embeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

相关

• 嵌入模型 概念指南
• 嵌入模型 使用指南