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这能帮助您开始使用 LangChain 的 Fireworks 嵌入模型。有关 FireworksEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅API 参考。

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概览

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集成详情

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设置

要访问 Fireworks 嵌入模型，您需要创建一个 Fireworks 账户，获取一个 API 密钥，并安装 langchain-fireworks 集成包。

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凭据

前往fireworks.ai注册 Fireworks 并生成 API 密钥。完成后，设置 FIREWORKS_API_KEY 环境变量。 
import getpass
import os

if not os.getenv("FIREWORKS_API_KEY"):
    os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Fireworks API key: ")
要启用模型调用的自动化跟踪，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: ")

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安装

LangChain Fireworks 集成位于 langchain-fireworks 包中。 
pip install -qU langchain-fireworks

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实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成 
from langchain_fireworks import FireworksEmbeddings

embeddings = FireworksEmbeddings(
    model="nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5",
)

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索引和检索

嵌入模型通常用于检索增强生成 (RAG) 流程，既作为数据索引的一部分，也用于后续检索数据。有关更详细的说明，请参阅我们的RAG 教程。 下面，我们将演示如何使用我们上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在此示例中，我们将在 InMemoryVectorStore 中索引和检索一个示例文档。
# 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'

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直接使用

在底层，向量存储和检索器实现正在调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 分别为 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为自己的用例获取嵌入。

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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

[0.01666259765625, 0.011688232421875, -0.1181640625, -0.10205078125, 0.05438232421875, -0.0890502929

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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

[0.016632080078125, 0.01165008544921875, -0.1181640625, -0.10186767578125, 0.05438232421875, -0.0890
[-0.02667236328125, 0.036651611328125, -0.1630859375, -0.0904541015625, -0.022430419921875, -0.09545

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API 参考

有关所有 FireworksEmbeddings 功能和配置的详细文档，请参阅API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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