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本文将帮助您开始使用 LangChain 的 Lindorm 嵌入模型。

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概览

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集成详情

提供商包
Lindormlangchain-lindorm-integration

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设置

要访问 Lindorm 嵌入模型，您需要创建 Lindorm 账户、获取 AK&SK，并安装 langchain-lindorm-integration 集成包。

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凭证

您可以在 控制台 中获取凭证。 
import os


class Config:
    AI_LLM_ENDPOINT = os.environ.get("AI_ENDPOINT", "<AI_ENDPOINT>")
    AI_USERNAME = os.environ.get("AI_USERNAME", "root")
    AI_PWD = os.environ.get("AI_PASSWORD", "<PASSWORD>")

    AI_DEFAULT_EMBEDDING_MODEL = "bge_m3_model"  # set to your deployed model

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安装

LangChain Lindorm 集成位于 langchain-lindorm-integration 包中： 
pip install -qU langchain-lindorm-integration

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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： 
from langchain_lindorm_integration import LindormAIEmbeddings

embeddings = LindormAIEmbeddings(
    endpoint=Config.AI_LLM_ENDPOINT,
    username=Config.AI_USERNAME,
    password=Config.AI_PWD,
    model_name=Config.AI_DEFAULT_EMBEDDING_MODEL,
)

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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，既用于索引数据，也用于后续检索。如需更详细的说明，请参阅我们的 RAG 教程。 以下示例展示了如何使用上面初始化的 embeddings 对象对数据进行索引和检索。本例将在 InMemoryVectorStore 中对一个示例文档进行索引和检索。 
# 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'

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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向量。 您可以直接调用这些方法，为自己的使用场景获取嵌入向量。

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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])  # Show the first 100 characters of the vector

[-0.016254117712378502, -0.01154549140483141, 0.0042558759450912476, -0.011416379362344742, -0.01770

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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])  # Show the first 100 characters of the vector

[-0.016254086047410965, -0.011545476503670216, 0.0042558712884783745, -0.011416426859796047, -0.0177
[-0.07268096506595612, -3.236892371205613e-05, -0.0019329536007717252, -0.030644644051790237, -0.018

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API 参考

有关 LindormEmbeddings 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 Issue。
通过 MCP 将这些文档连接 到 Claude、VSCode 等，获取实时解答。