[AI Embedchain] 集成 Langsmith

# 为 LangChain Tracing V2 集成设置环境变量。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true

# 为 LangChain 设置 API 端点。
export LANGCHAIN_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com

# 将 '<your-api-key>' 替换为您的 LangChain API 密钥。
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>

# 将 '<your-project>' 替换为您的 LangChain 项目名称，或者默认为 "default"。
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

import os

# 为 LangChain Tracing V2 集成设置环境变量。
os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true'

# 为 LangChain 设置 API 端点。
os.environ['LANGCHAIN_ENDPOINT'] = 'https://api.smith.langchain.com'

# 将 '<your-api-key>' 替换为您的 LangChain API 密钥。
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] = '<your-api-key>'

# 将 '<your-project>' 替换为您的 LangChain 项目名称。
os.environ['LANGCHAIN_PROJECT'] = '<your-project>'

from embedchain import App

# 初始化 EmbedChain 应用。
app = App()

# 向您的应用添加数据
app.add("https://en.wikipedia.org/wiki/Elon_Musk")

# 查询您的应用
app.query("How many companies did Elon found?")