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# MistralAIEmbeddings 集成

> 使用 LangChain Python 集成 MistralAIEmbeddings 嵌入模型。

本指南将帮助您开始使用 LangChain 的 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](https://reference.langchain.com/python/langchain-mistralai/embeddings/MistralAIEmbeddings)。

## 概述

### 集成详情

<ItemTable category="embeddings" item="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。

### 凭证

前往 [https://console.mistral.ai/](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：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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跟踪，请设置您的 [LangSmith](/langsmith/home) API 密钥：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
```

### 安装

LangChain MistralAI 集成包含在 `langchain-mistralai` 包中：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
pip install -qU langchain-mistralai
```

## 实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
from langchain_mistralai import MistralAIEmbeddings

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

## 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，也用于后续检索。更详细的说明，请参阅我们的 [RAG 教程](/oss/python/langchain/rag)。

下面，了解如何使用我们上面初始化的 `embeddings` 对象来索引和检索数据。在此示例中，我们将在 `InMemoryVectorStore` 中索引和检索一个示例文档。

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
# 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,
)

# 使用向量存储作为检索器
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
```

```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
'LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications'
```

## 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(...)` 来为 `from_texts` 和检索 `invoke` 操作中使用的文本创建嵌入。

您可以直接调用这些方法来获取您自己用例的嵌入。

### 嵌入单个文本

您可以使用 `embed_query` 嵌入单个文本或文档：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # 显示向量的前100个字符
```

```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
[-0.04443359375, 0.01885986328125, 0.018035888671875, -0.00864410400390625, 0.049652099609375, -0.00
```

### 嵌入多个文本

您可以使用 `embed_documents` 嵌入多个文本：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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
```

```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
[-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](https://reference.langchain.com/python/langchain-mistralai/embeddings/MistralAIEmbeddings)。

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<div className="source-links">
  <Callout icon="terminal-2">
    [通过 MCP 将这些文档](/use-these-docs)连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
  </Callout>

  <Callout icon="edit">
    [在 GitHub 上编辑此页面](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/embeddings/mistralai.mdx) 或 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose)。
  </Callout>
</div>