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NetmindEmbeddings

这将帮助你开始使用 LangChain 的 Netmind 嵌入模型。有关 NetmindEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

概述​

集成详情​

提供商包
Netmindlangchain-netmind

设置​

要访问 Netmind 嵌入模型，你需要创建一个 Netmind 账户，获取一个 API 密钥，并安装 langchain-netmind 集成包。

凭证​

前往 https://www.netmind.ai/ 注册 Netmind 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 NETMIND_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

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

如果你想获得模型调用的自动化追踪，也可以通过取消注释以下内容来设置你的 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 Netmind 集成位于 langchain-netmind 包中：

%pip install -qU langchain-netmind

[notice] A new release of pip is available: 24.0 -> 25.0.1
[notice] To update, run: pip install --upgrade pip
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

实例化​

现在我们可以实例化我们的模型对象了：

from langchain_netmind import NetmindEmbeddings

embeddings = NetmindEmbeddings(
    model="nvidia/NV-Embed-v2",
)

索引与检索​

Embedding 模型常用于检索增强生成（RAG）流程中，既可用于索引数据，也可用于检索数据。更多详细说明，请参阅我们的 RAG 教程。

下方展示了如何使用我们上面初始化的 embeddings 对象进行数据索引与检索。在本例中，我们将在 InMemoryVectorStore 中索引和检索一个示例文档。

# 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 Reference:InMemoryVectorStore
'LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications'

直接使用​

在底层，vectorstore 和 retriever 的实现会调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 方法，分别用于在 from_texts 和检索 invoke 操作中为使用的文本创建 embeddings。

您可以直接调用这些方法来获取用于您自己用例的 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
[-0.0051240199245512486, -0.01726294495165348, 0.011966848745942116, -0.0018107350915670395, 0.01146

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
[-0.0051240199245512486, -0.01726294495165348, 0.011966848745942116, -0.0018107350915670395, 0.01146
[0.022523142397403717, -0.002223758026957512, -0.008578270673751831, -0.006029821466654539, 0.008752

API 参考​

有关 NetmindEmbeddings 功能的详细文档和配置选项，请参阅：