Skip to main content
Open In Colab在 GitHub 上打开

CohereEmbeddings

这将帮助您开始使用 Cohere 嵌入模型 LangChain。有关CohereEmbeddings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
Coherelangchain-cohere

设置

要访问 Cohere 嵌入模型，您需要创建一个 Cohere 帐户，获取 API 密钥，并安装langchain-cohere集成包。

凭据

前往 cohere.com 注册 Cohere 并生成 API 密钥。完成此作后，设置 COHERE_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

if not os.getenv("COHERE_API_KEY"):
    os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Cohere 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 Cohere 集成位于langchain-cohere包：

%pip install -qU langchain-cohere

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_cohere import CohereEmbeddings

embeddings = CohereEmbeddings(
    model="embed-english-v3.0",
)
API 参考：CohereEmbeddings

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
[-0.022979736, -0.030212402, -0.08886719, -0.08569336, 0.007030487, -0.0010671616, -0.033813477, 0.0

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
[-0.028869629, -0.030410767, -0.099121094, -0.07116699, -0.012748718, -0.0059432983, -0.04360962, 0.
[-0.047332764, -0.049957275, -0.07458496, -0.034332275, -0.057922363, -0.0112838745, -0.06994629, 0.

API 参考

有关CohereEmbeddings功能和配置选项，请参考 API 参考。