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所有与 Nebius AI Studio 相关的功能
Nebius AI Studio 为各种用例提供对广泛的最先进大语言模型和嵌入模型的 API 访问权限。

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安装与配置

可通过 pip 安装 Nebius 集成： 
pip install langchain-nebius
要使用 Nebius AI Studio，您需要一个 API 密钥，您可以从 Nebius AI Studio 获取。API 密钥可以作为初始化参数 api_key 传递，或设置为环境变量 NEBIUS_API_KEY。 
import os
os.environ["NEBIUS_API_KEY"] = "YOUR-NEBIUS-API-KEY"

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可用模型

支持的完整模型列表可在 Nebius AI Studio 文档 中查看。

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聊天模型

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ChatNebius

ChatNebius 类允许您与 Nebius AI Studio 的聊天模型进行交互。 请参阅 使用示例。 
from langchain_nebius import ChatNebius

# 初始化聊天模型
chat = ChatNebius(
    model="Qwen/Qwen3-30B-A3B-fast",  # 从可用模型中选择
    temperature=0.6,
    top_p=0.95
)

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嵌入模型

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NebiusEmbeddings

NebiusEmbeddings 类允许您使用 Nebius AI Studio 的嵌入模型生成向量嵌入。 请参阅 使用示例。 
from langchain_nebius import NebiusEmbeddings

# 初始化嵌入模型
embeddings = NebiusEmbeddings(
    model="BAAI/bge-en-icl"  # 默认嵌入模型
)

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检索器

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NebiusRetriever

NebiusRetriever 利用来自 Nebius AI Studio 的嵌入实现高效的相似度搜索。它利用高质量的嵌入模型来实现文档的语义搜索。 请参阅 使用示例。 
from langchain_core.documents import Document
from langchain_nebius import NebiusEmbeddings, NebiusRetriever

# 创建示例文档
docs = [
    Document(page_content="Paris is the capital of France"),
    Document(page_content="Berlin is the capital of Germany"),
]

# 初始化嵌入模型
embeddings = NebiusEmbeddings()

# 创建检索器
retriever = NebiusRetriever(
    embeddings=embeddings,
    docs=docs,
    k=2  # 返回的文档数量
)

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工具

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NebiusRetrievalTool

NebiusRetrievalTool 允许您基于 NebiusRetriever 为智能体创建工具。 
from langchain_nebius import NebiusEmbeddings, NebiusRetriever, NebiusRetrievalTool
from langchain_core.documents import Document

# 创建示例文档
docs = [
    Document(page_content="Paris is the capital of France and has the Eiffel Tower"),
    Document(page_content="Berlin is the capital of Germany and has the Brandenburg Gate"),
]

# 创建嵌入模型和检索器
embeddings = NebiusEmbeddings()
retriever = NebiusRetriever(embeddings=embeddings, docs=docs)

# 创建检索工具
tool = NebiusRetrievalTool(
    retriever=retriever,
    name="nebius_search",
    description="Search for information about European capitals"
)
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