跳至主要内容

混合面包 AI

MixedbreadAIEmbeddings 类使用 混合面包 AI API 生成文本嵌入。本指南将引导您完成设置和使用 MixedbreadAIEmbeddings 类的步骤，帮助您有效地将其集成到您的项目中。

安装​

要安装 @langchain/mixedbread-ai 包，请使用以下命令

提示

请参阅 本节以了解有关安装集成包的通用说明。

npm install @langchain/mixedbread-ai @langchain/core

初始化​

首先，在混合面包 AI 网站上注册并从 这里 获取您的 API 密钥。然后，您可以使用此密钥初始化 MixedbreadAIEmbeddings 类。

您可以将 API 密钥直接传递给构造函数，或将其设置为环境变量 (MXBAI_API_KEY)。

基本用法​

以下是创建 MixedbreadAIEmbeddings 实例的方法

import { MixedbreadAIEmbeddings } from "@langchain/mixedbread-ai";

const embeddings = new MixedbreadAIEmbeddings({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  // Optionally specify model
  // model: "mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1",
});

如果未提供 apiKey，它将从 MXBAI_API_KEY 环境变量中读取。

生成嵌入​

嵌入单个查询​

要为单个文本查询生成嵌入，请使用 embedQuery 方法

const embedding = await embeddings.embedQuery(
  "Represent this sentence for searching relevant passages: Is baking fun?"
);
console.log(embedding);

嵌入多个文档​

要为多个文档生成嵌入，请使用 embedDocuments 方法。此方法会根据 batchSize 参数自动处理批处理

const documents = ["Baking bread is fun", "I love baking"];

const embeddingsArray = await embeddings.embedDocuments(documents);
console.log(embeddingsArray);

自定义请求​

您可以通过传递其他参数来自定义 SDK。

const customEmbeddings = new MixedbreadAIEmbeddings({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseUrl: "...",
  maxRetries: 6,
});

错误处理​

如果未提供 API 密钥并且在环境变量中找不到，则会抛出错误

try {
  const embeddings = new MixedbreadAIEmbeddings();
} catch (error) {
  console.error(error);
}

此页面对您有帮助吗？


您也可以在 GitHub 上留下详细的反馈 GitHub.