AzureOpenAI 嵌入

这将帮助您开始使用使用 LangChain 的 AzureOpenAI 嵌入模型。有关AzureOpenAIEmbeddings功能和配置选项，请参考 API 参考。

概述

集成详细信息

提供商	包
AzureOpenAI	langchain-openai

设置

若要访问 AzureOpenAI 嵌入模型，需要创建一个 Azure 帐户，获取 API 密钥，并安装langchain-openai集成包。

凭据

您需要部署 Azure OpenAI 实例。您可以按照本指南在 Azure 门户上部署版本。

运行实例后，请确保您拥有实例的名称和密钥。可以在 Azure 门户中实例的“密钥和终结点”部分下找到密钥。

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<YOUR API ENDPOINT>
AZURE_OPENAI_API_KEY=<YOUR_KEY>
AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-02-01"

import getpass
import os

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

要启用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 AzureOpenAI 集成位于langchain-openai包：

%pip install -qU langchain-openai

实例

现在我们可以实例化我们的 Model 对象并生成聊天补全：

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-large",
    # dimensions: Optional[int] = None, # Can specify dimensions with new text-embedding-3 models
    # azure_endpoint="https://<your-endpoint>.openai.azure.com/", If not provided, will read env variable AZURE_OPENAI_ENDPOINT
    # api_key=... # Can provide an API key directly. If missing read env variable AZURE_OPENAI_API_KEY
    # openai_api_version=..., # If not provided, will read env variable AZURE_OPENAI_API_VERSION
)

API 参考：AzureOpenAIEmbeddings

索引和检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既可以作为索引数据的一部分，也可以作为以后检索数据的一部分。有关更详细的说明，请参阅我们的 RAG 教程。

下面，了解如何使用embeddings对象。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

API 参考：InMemoryVectorStore

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

直接使用

在后台，vectorstore 和 retriever 实现正在调用embeddings.embed_documents(...)和embeddings.embed_query(...)为中使用的文本创建嵌入from_texts和检索invoke作。

您可以直接调用这些方法来获取您自己的使用案例的嵌入。

嵌入单个文本

您可以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

[-0.0011676070280373096, 0.007125577889382839, -0.014674457721412182, -0.034061674028635025, 0.01128

嵌入多个文本

您可以使用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

[-0.0011966148158535361, 0.007160289213061333, -0.014659193344414234, -0.03403077274560928, 0.011280
[-0.005595256108790636, 0.016757294535636902, -0.011055258102715015, -0.031094247475266457, -0.00363

API 参考

有关AzureOpenAIEmbeddings功能和配置选项，请参考 API 参考。

嵌入模型概念指南
嵌入模型操作指南

概述