raise_for_status() print(f"成功把文件夹: {target_folder_id} 移动到 workspace 并 embedding") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"移动到workspace并embedding失败: {str(e)}") try: response = request
建议开发者在生产环境中定期监控GPU显存使用情况(通过nvidia-smi命令),当文档处理队列超过系统承载能力时,可通过设置MAX_QUEUE_SIZE=10参数限制并发任务量。对于持续性的适配问题,可考虑使用text-embedding-3-small等经过深度优化的替代模型。
OLLAMA_PORT 来修改默认端口。文档处理失败：若文档处理出现问题，可尝试简化文档内容或更换Embedding模型以解决问题。虚拟化未开启：若出现虚拟化未开启的情况，需在BIOS中启用Intel VT-x或AMD SVM功能。此方案支持完全本地化部署，确保数据隐私安全，并兼容多种格式文档处理，非常适合企业知识管理或个人学习需求。
在AnythingLLM中，设置该参数在设置-Embedder嵌入首选项-选择模型-设置Max Embedding Chunk Length：3TopK...
其他设置如Embedding Preference等,根据需要进行配置。 使用AnythingLLM与Ollama进行对话和文档处理 在AnythingLLM中,新建一个工作区。 将需要处理的文档拖拽到工作区中。 开始与文档进行对话,AnythingLLM将利用Ollama提供的LLM能力进行智能分析和回答。 注意事项 ...
▸ Embedding Model: 与全局设置一致 四、导入训练数据 支持格式 文档:PDF、DOCX、TXT、MD 代码:Python、Java等40+语言 网页:直接输入URL抓取 压缩包:ZIP文件批量上传 上传操作 进入Workspace后点击Documents>Upload Files 示例处理流程: 1. 上传《产品手册.pdf》 ...
2.嵌入向量生成(Embedding): • 使用配置的嵌入模型(如 OpenAI、Azure OpenAI、LocalAI)将文档转化为向量数据。 • 确保配置正确的嵌入模型以匹配项目需求。 3.存储到向量数据库: • 选择适合的向量数据库,如 LanceDB(默认)、Pinecone、Weaviate。
嵌入向量生成(Embedding): 使用配置的嵌入模型(如 OpenAI、Azure OpenAI、LocalAI)将文档转化为向量数据。 确保配置正确的嵌入模型以匹配项目需求。 存储到向量数据库: 选择适合的向量数据库,如 LanceDB(默认)、Pinecone、Weaviate。 配置数据库连接,保证数据安全和高效检索。 查询与回答: 用户输入查询,系统将其转化...
在One API 中添加对应渠道,直接点击 【添加基础模型】,不要遗漏了向量模型(Embedding)查看令牌登录FastGPT:官网配置说明 root:1234配置连接模型配置本地知识库添加索引模型创建知识库上传文件创建简易应用进行调试关联知识库保存当前配置选择发布渠道创建访问链接
其他设置如Embedding Preference等,根据需要进行配置。 使用AnythingLLM与Ollama进行对话和文档处理 在AnythingLLM中,新建一个工作区。 将需要处理的文档拖拽到工作区中。 开始与文档进行对话,AnythingLLM将利用Ollama提供的LLM能力进行智能分析和回答。 注意事项 ...