Skip to main content
本指南帮助您使用 LangChain 快速上手 AzureOpenAI 嵌入模型。有关 AzureOpenAIEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

​
概述

​
集成详情

​
设置

要访问 AzureOpenAI 嵌入模型，您需要创建一个 Azure 账户、获取 API 密钥，并安装 langchain-openai 集成包。

​
凭证

您需要部署一个 Azure OpenAI 实例。可以按照此指南在 Azure 门户中部署版本。 实例运行后，请确保您已获取实例名称和密钥。可以在 Azure 门户中实例的”密钥和终结点”部分找到密钥。 
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<YOUR API ENDPOINT>
AZURE_OPENAI_API_KEY=<YOUR_KEY>
AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-02-01"

import getpass
import os

if not os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"):
    os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass(
        "Enter your AzureOpenAI API key: "
    )
要启用模型调用的自动追踪，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 AzureOpenAI 集成位于 langchain-openai 包中： 
pip install -qU langchain-openai

​
实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全： 
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-large",
    # dimensions: Optional[int] = None, # Can specify dimensions with new text-embedding-3 models
    # azure_endpoint="https://<your-endpoint>.openai.azure.com/", If not provided, will read env variable AZURE_OPENAI_ENDPOINT
    # api_key=... # Can provide an API key directly. If missing read env variable AZURE_OPENAI_API_KEY
    # openai_api_version=..., # If not provided, will read env variable AZURE_OPENAI_API_VERSION
)

​
索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程，既用于数据索引，也用于后续检索。更详细的说明请参阅我们的 RAG 教程。 以下展示如何使用上面初始化的 embeddings 对象对数据进行索引和检索。本示例将在 InMemoryVectorStore 中索引并检索一个示例文档。 
# 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

'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会分别调用 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满足自己的使用需求。

​
嵌入单条文本

您可以使用 embed_query 嵌入单条文本或文档： 
single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

[-0.0011676070280373096, 0.007125577889382839, -0.014674457721412182, -0.034061674028635025, 0.01128

​
嵌入多条文本

您可以使用 embed_documents 嵌入多条文本： 
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

[-0.0011966148158535361, 0.007160289213061333, -0.014659193344414234, -0.03403077274560928, 0.011280
[-0.005595256108790636, 0.016757294535636902, -0.011055258102715015, -0.031094247475266457, -0.00363

​
API 参考

有关 AzureOpenAIEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面 或 提交问题。
通过 MCP 将这些文档连接 到 Claude、VSCode 等，获取实时解答。