将Ollama和Langchain整合集成需要安装Langchain及其依赖。 可以使用下面的命令直接完成 pip install -U langchain-ollama (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...
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") 后话 代理那一节,官方说本地模型的代理不可靠,而且这个也只是调用一些其他工具API,有需求的话自己看一下,...
Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
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.ollama import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b", request_timeout=30.0) ...
经过RAG检索增强之后 fromlangchain_community.chat_modelsimportChatOllamafromlangchain_community.document_loadersimportTextLoaderfromlangchain_communityimportembeddingsfromlangchain_community.vectorstoresimportDocArrayInMemorySearchfromlangchain_community.embeddingsimportOllamaEmbeddingsfromlangchain_core.output_parsersimpor...
3.1 如何使用本地大模型ollama 本地调用很简单,LangChain都封装好了,代码如下: from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="llama3:8b") ## 加载对应的大模型 llm.invoke(messages) ## 调用 3.2 模型调用结果如何解析输出: ...
pip install langchain pymilvus ollama pypdf langchainhub langchain-community langchain-experimental 1. 复制 4 构建RAG应用程序 如前所述,RAG的主要组成部分之一是索引数据。 首先使用PyPDFLoader导入PDF中的数据 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader ...
from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema import pandas as pd from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings # Ollama向量嵌入器 import weaviate # 向量数据库 from weaviate.embedded import EmbeddedOptions # 向量嵌入选项 from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 聊天提示模板 from langchain_community.chat_models import ChatOllama # ChatOllma聊...
pip install langchain pymilvus ollama pypdf langchainhub langchain-community langchain-experimental 1. 五、搭建并运行 RAG 应用 如前文所述,RAG 应用中的重要组成部分就是数据索引。 1. 使用 PyPDFLoader 导入 PDF 数据。 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoade...