print(response) 执行效果: LangChain: 环境安装: pip install LangChain 代码: from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b") llm.invoke("讲一个笑话") lamaindex 环境: pip install llama-index-llms-ollama pip install llama-index 例代码: from llama_index.llms.ol...
(官方文档在:https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/ollama。) 在Langchain中使用Ollama 要在LangChain应用程序中使用Ollama,首先要从langchain_community.llmspackage导入相应的模块: fromlangchain_community.llmsimportOllama 然后,初始化一个Ollama模型实例: llm = Ollama(model="llama3.2") ...
以llama2:13b为例。切换分支到13b,关注指令pull后接的名称(这里是llama2:13b)。 复制pull指令并粘贴到终端:ollama run llama2:13b。 修改代码,把model=后面的llama2改成对应的名称即可,如下所示: python fromlangchain_community.llmsimportOllama llm = Ollama(model="llama2:13b") ...
首先打开官网,https://ollama.com/, 然后下载对应软件,ollama官网无需魔法,可直接访问, 下载完后,直接安装即可,ollama默认装在C盘,所以需要预留部分C盘空间 2:下载模型: 安装完成后就可以下载模型,还是官网,https://ollama.com/library,进入模型库,选择对应模型。 重要:假如我C盘空间不够,模型不能下载到C盘,需...
随着Llama、Mistral、Gemma等开源大型语言模型(LLMs)的兴起,本地运行LLMs的实用性和必要性日益凸显,尤其是与商业模型如GPT3或GPT4相比时,其成本效益展现出明显的优势。本文指导读者如何结合Ollama、Llama3和Milvus搭建高效的检索增强生成(RAG)系统,创建一个能解答特
from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b") llm.invoke("讲一个笑话") 例子2 RAG: 分别用langchain及llamaindex实现RAG功能,要求如下:LLM为调用本机的ollama服务(模型:gemma:2b),embeding为“D:\models\bge-large-zh-v1.5”,知识库文件:insurance.txt。
4. 使用 Ollama 轻松在本地加载 LLM(本示例中使用 Meta 的 Llama 3)。 from langchain_community.llms import Ollama from langchain.callbacks.manager import CallbackManager from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler llm = Ollama( model="llama3", callback_manager=...
langchaingo + ollama 现在我们就可以用 langchaingo 来调用 llama 推力模型 来实现大模型的应用了 package main import ( "context" "fmt" "log" "github.com/tmc/langchaingo/llms" "github.com/tmc/langchaingo/llms/ollama" ) funcmain() { ...
`from langchain_community.llms import Ollama import time llm = Ollama(base_url='http://localhost:11434', model="llama3:instruct", temperature=0) start_time = time.time() response = llm.invoke("Tell me a joke") print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) ...
llm_local=ChatOllama(model="qwen:7b")# 1,读取文件并分词documents=TextLoader("D:\\tmp\\3guo2.txt").load()text_splitter=CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(chunk_size=7500,chunk_overlap=100)doc_splits=text_splitter.split_documents(documents)# 2,嵌入并存储embeddings=OllamaEmbeddings(mode...