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# SambanovaEmbeddings 集成

> 使用 LangChain Python 集成 SambanovaEmbeddings 嵌入模型。

这将帮助您使用 LangChain 开始使用 SambaNova 嵌入模型。有关 `SambaNovaEmbeddings` 功能和配置选项的详细文档，请参阅 [API 参考](https://docs.sambanova.ai/cloud/docs/get-started/overview)。

**[SambaNova](https://sambanova.ai/)** 的 [SambaCloud](https://cloud.sambanova.ai/) 是一个用于执行开源模型推理的平台

## 概述

### 集成详情

|                             提供商                            |                                    包                                   |
| :--------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------: |
| [SambaNova](/oss/python/integrations/providers/sambanova/) | [`langchain-sambanova`](/oss/python/integrations/providers/sambanova/) |

## 设置

要访问 `SambaNovaEmbeddings` 模型，您需要创建一个 [SambaCloud](http://cloud.sambanova.ai?utm_source=langchain\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) 账户，获取 API 密钥，并安装 `langchain_sambanova` 集成包。

```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
pip install langchain-sambanova
```

### 凭据

从 [cloud.sambanova.ai](http://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=langchain\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) 获取 API 密钥。完成此操作后，请设置 SAMBANOVA\_API\_KEY 环境变量：

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

if not os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY"):
    os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your SambaNova API key: ")
```

要启用模型调用的自动追踪，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 SambaNova 集成位于 `langchain-sambanova` 包中：

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

## 实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全：

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

embeddings = SambaNovaEmbeddings(
    model="E5-Mistral-7B-Instruct",
)
```

## 索引和检索

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

下面，查看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。

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

## 直接用法

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。

您可以直接调用这些方法以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])  # Show the first 100 characters of the vector
```

### 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])  # Show the first 100 characters of the vector
```

***

## API 参考

有关 `SambaNovaEmbeddings` 功能和配置选项的详细文档，请参阅 [SambaNova 开发者指南](https://docs.sambanova.ai/cloud/docs/get-started/overview)。

***

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  </Callout>

  <Callout icon="terminal-2">
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  </Callout>
</div>