ollama可以导入两种格式的自定义模型:GGUF、Safetensors 如果要导入的模型保存为二进制 GGUF 文件,则可以通过 Modelfile 直接将导入到 Ollama FROM /path/to/file.gguf 2. 如果要导入的模型保存为 Safetensors 文件且采用以下架构之一:LlamaForCausalLM、MistralForCausalLM、GemmaForCausalLM,则也可以通过Modelfil...
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...
因为我使用的模型和代码中使用的模型不一致,所以这里我首先要修改一下模型名称,打开项目源码文件rag.py,修改模型名称为deepseek-r1:1.5b,同理我们也可以修改embedding模型: def __init__(self, llm_model: str = "deepseek-r1:1.5b", embedding_model: str = "mxbai-embed-large"): 启动结果: 启动后,一...
【全网首发】DeepSeek-AI大模型教程(LLM+RAG+提示词工程+LangChain+GLM-4+Transformer+大模型部署微调+Ollama)共计88条视频,包括:AI大模型工程师必会技能、AI大模型的本质与训练范式、AI大模型参数高效微调等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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 ...
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...
安装ollama和llama3模型,参看超越GPT-3.5!Llama3个人电脑本地部署教程 安装python3.9 安装langchain用于协调LLM 安装weaviate-client用于向量数据库 pip3 install langchain weaviate-client RAG实践 RAG需要从向量数据库检索上下文然后输入LLM进行生成,因此需要提前将文本数据向量化并存储到向量数据库。主要步骤如下: ...
前端代码还包含了本地会话管理、请求拦截的通用模块、切换主题等常用功能,使用了很多veutify3控件。 API网关使用FastAPI实现,主要实现以下功能: 基于OAuth2.0和JWT规范的用户认证 请求代理转发 后台服务主要基于本地大语言模型提供服务,包括: 使用Ollama平台,在本地部署和使用Ollama3.1开源大语言模型 ...
MacOS在MacOS上安装Ollama[20]并在运行docker compose up之前启动它。 Linux无需手动安装Ollama,它将作为堆栈的一部分在容器中运行,当使用Linux配置文件时运行docker compose --profile linux up。使用Ollamadocker容器时,请确保在.env文件中设置OLLAMA_BASE_URL=http://llm:11434。
https://github.com/fanqingsong/rag-ollama-langchain This repository hosts the implementation of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) project leveraging the capabilities of Ollama to run open-source large language models (LLMs) locally, alongside LangChain for robust integration of language models ...