深入探索SambaNova的SambaStudio：通过LangChain与嵌入模型互动

# 引言

SambaNova的SambaStudio是一个强大的平台，允许用户运行和微调开源模型。通过它，用户可以在自己配置的环境中进行模型训练、批量推理，以及部署在线推理端点。本文将介绍如何使用LangChain库与SambaNova的嵌入模型交互，帮助开发者更好地利用这项技术。

# 主要内容

## SambaStudio简介

SambaStudio是SambaNova提供的企业级平台，支持AI模型的全生命周期管理。通过这个平台，你可以部署和微调自己选择的开源模型，简化ML模型的生产与部署。要使用SambaStudio，你需要预先配置一个环境，详细信息可以参考[SambaNova Suite](https://sambanova.ai/products/enterprise-ai-platform-sambanova-suite)。

## 配置环境变量

在使用SambaStudio之前，需注册并配置环境变量以便访问API。

```python
import os

# 请根据自己的环境信息进行设置
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["