AI21Embeddings

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。

概述

集成细节

提供商	软件包
AI21	langchain-ai21

设置

要访问 AI21 嵌入模型，您需要创建一个 AI21 帐户，获取 API 密钥，并安装 langchain-ai21 集成软件包。

凭据

转到 https://docs.ai21.com/ 注册 AI21 并生成 API 密钥。完成此操作后，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: ")

如果您想自动跟踪您的模型调用，您也可以通过取消以下注释来设置您的 LangSmith API 密钥

# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain AI21 集成位于 langchain-ai21 软件包中

%pip install -qU langchain-ai21

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成

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,
)

索引和检索

嵌入模型通常用于检索增强型生成 (RAG) 流，既作为索引数据的组成部分，也作为稍后检索数据的组成部分。有关更详细的说明，请参阅我们 与外部知识教程 下的 RAG 教程。

下面，了解如何使用我们上面初始化的 embeddings 对象索引和检索数据。在本示例中，我们将索引和检索 InMemoryVectorStore 中的示例文档。

# 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：InMemoryVectorStore

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

直接使用

在幕后，向量存储和检索器实现分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 来为 from_texts 中使用的文本和检索 invoke 操作创建嵌入。

您可以直接调用这些方法来获取您自己的用例的嵌入。

嵌入单个文本

您可以使用 embed_query 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

您可以使用 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 操作指南