Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 2890、弹幕量 88、点赞数 75、投硬币枚数 34、收藏人数 203、转发人数 15, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:【冒死上传】(已
langchain RAG的查询结果 4. 全部代码,仅供参考: from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.chains import VectorDBQA from langchain...
export OLLAMA_MODELS=<your_ollama_work_path> ollama serve # 启动服务, 这里会默认选取当前available的gpu, 或者可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来进行限制 在工作目录下创建ollama需要的模型格式: ollama create model_name --file path_to_modelfile 创建成功后,检查一下 ollama list 成功的话可以看到你刚才创...
通过结合使用Langchain和Ollama框架以及RAG技术,我们可以创建功能强大的本地智能应用程序。这些应用程序能够灵活适应各种应用场景,并提供准确、有信息量的回应。随着大型语言模型的不断发展和完善,我们有理由相信,未来会有更多创新性的应用涌现出来,为人类社会带来更大的便利和价值。最...
这绝对是全网最全的Ollama教程!本地化部署、模型量化、模型微调、RAG等等!一个视频带你全方面应用Ollama! 342 -- 8:34 App The KV Cache: Memory Usage in Transformers 3657 151 11:18:13 App 【全128集】2025目前最新最全的大模型零基础全套教程(LLM+提示词+rag+agent+微调+实战)学习即就业,超详细,...
我将向你展示如何使用LLama 3.1(一个本地运行的模型)来执行GraphRAG操作,总共就50号代码。。。 首先,什么是GraphRAG?GraphRAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式,关键概念是节点和关系。 ▲知识图谱与向量数据库集成 知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一:这种方法利用知识图谱和向量...
from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.chains import VectorDBQA from langchain.document_loaders import TextLoader persist_directory = 'chroma_langchain_db_test' model_name = "llama3.1" # 定义嵌入。在存储嵌入和查询时都需要用到此嵌入函数。
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 ...
简介| 🦜🔗 LangChain 创建一个代理 | 🦜 LangChain LangGraph 网站 (langchain-ai.github.io)官方网站 奥拉玛(Ollama,https://ollama.com/) 注意:只有在依赖库和API没有变化的情况下,代码才能正常运行。如果代码未按预期工作,你可能需要做一些必要的调整。
使用Chroma做本地矢量数据存储和检索 使用Ollama3.1或者nomic-embed-text进行矢量化 使用本地大语言模型Ollama3.1实现增强生成 使用langchian将以上功能整合起来提供服务 如果您不了解vuetify,您可以先看看下面的入门教程: 🔗Veutify3入门实战 完整代码 gitee github gitcode 🪐祝好运🪐...