MistralAIEmbeddings

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

概览

集成详情

提供者	包
MistralAI	langchain-mistralai

设置

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

凭据

前往 https://console.mistral.ai/ 注册 MistralAI 并生成一个 API 密钥。完成此操作后，请设置 MISTRALAI_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

if not os.getenv("MISTRALAI_API_KEY"):
    os.environ["MISTRALAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your MistralAI 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 与 MistralAI 的集成位于 langchain-mistralai 包中：

%pip install -qU langchain-mistralai

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全：

from langchain_mistralai import MistralAIEmbeddings

embeddings = MistralAIEmbeddings(
    model="mistral-embed",
)

API 参考：MistralAIEmbeddings

索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既作为索引数据的一部分，也用于稍后检索数据。如需更详细的说明，请参阅我们的RAG教程。

下面，看看如何使用上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在这个例子中，我们将索引和检索一个示例文档在 InMemoryVectorStore 中。

# 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

在内部，向量存储和检索器的实现分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 来为 from_texts 和检索 invoke 操作中使用的文本创建嵌入。

你可以直接调用这些方法，为自己的使用场景获取嵌入。

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

[-0.04443359375, 0.01885986328125, 0.018035888671875, -0.00864410400390625, 0.049652099609375, -0.00

嵌入多个文本

您可以嵌入多个文本，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

[-0.04443359375, 0.01885986328125, 0.0180511474609375, -0.0086517333984375, 0.049652099609375, -0.00
[-0.02032470703125, 0.02606201171875, 0.051605224609375, -0.0281982421875, 0.055755615234375, 0.0019

API 参考

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

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