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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。

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概述

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集成详情

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环境配置

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。

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凭据

前往 https://console.mistral.ai/ 注册 MistralAI 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 MISTRAL_API_KEY 环境变量： 
import getpass
import os

if not os.getenv("MISTRAL_API_KEY"):
    os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your MistralAI API key: ")
要启用模型调用的自动追踪功能，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: ")

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安装

LangChain 的 MistralAI 集成位于 langchain-mistralai 包中： 
pip install -qU langchain-mistralai

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全结果： 
from langchain_mistralai import MistralAIEmbeddings

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

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索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既作为数据索引的一部分，也用于后续的检索操作。如需更详细的说明，请参阅我们的 RAG 教程。 下面介绍如何使用上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在本示例中，我们将在 InMemoryVectorStore 中索引和检索一个示例文档。 
# 使用示例文本创建向量存储
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

text = "LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications"

vectorstore = InMemoryVectorStore.from_texts(
    [text],
    embedding=embeddings,
)

# 将向量存储用作检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 检索最相似的文本
retrieved_documents = retriever.invoke("What is LangChain?")

# 显示检索到的文档内容
retrieved_documents[0].page_content

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

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直接使用

在底层，向量存储和检索器实现分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...)，为 from_texts 和检索 invoke 操作中使用的文本创建嵌入向量。 您可以直接调用这些方法，以便在自己的用例中获取嵌入向量。

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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])  # 显示向量的前 100 个字符

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

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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])  # 显示向量的前 100 个字符

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

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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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