=vector_size:print(f"Warning: Embedding size mismatch. Expected {vector_size}, got {len(embedding)}. Skipping this vector.")continueannoy_index.add_item(id-1,embedding)print("Building index...")annoy_index.build(n_trees)annoy_index.save('embeddings.ann')print("Index built and saved") 1....
MetadataMode from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever from llama_index.core.indices.query.query_transform import HyDEQuer...
fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex,SimpleDirectoryReader,Settingsfromllama_index.embeddings.ollamaimportOllamaEmbeddingdocuments=SimpleDirectoryReader("../../data/水浒传白话文/",recursive=True).load_data(show_progress=True)# bge-base embedding modelembed_model=OllamaEmbedding(model_name="quentinz/...
index = VectorStoreIndex.from_documents( documents, ) # 查询和打印结果 query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("萧炎的表妹是谁?") print(response) ollama from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingf...
要加载 Mistral-7B 模型,只需执行ollama pull mistral 注意:您需要至少具有 32GB 内存的机器。 加载数据并构建索引 在您创建data文件夹的同一目录下,创建一个名为starter.py的文件,内容如下: fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settingsfromllama_index.core.embeddingsimportresolve_emb...
一、LlamaIndex是什么 LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。
# index.pyimportjson,osfromllama_index.coreimportDocument,Settingsfromllama_index.core.node_parserimportSentenceSplitterfromllama_index.core.ingestionimportIngestionPipelinefromllama_index.embeddings.ollamaimportOllamaEmbeddingfromllama_index.vector_stores.elasticsearchimportElasticsearchStorefromdotenvimportload_dotenv...
在现代自然语言处理(NLP)应用中,文本嵌入(Embeddings)是非常关键的技术,它能够将文本转换为低维向量,使得计算机能够理解和处理。本文将介绍如何使用 Ollama Embeddings 进行文本嵌入,并提供一个简单的 demo 代码示例,帮助读者快速上手。 什么是 Ollama Embeddings?
OllamaEmbeddings 计算相似度 LEVENSHTEIN DISTANCE(LD)-计算两字符串相似度算法 两字符串相似度计算方法有好多,现对基于编距的算法的相似度计算自己总结下。 简单介绍下Levenshtein Distance(LD):LD 可能衡量两字符串的相似性。它们的距离就是一个字符串转换成那一个字符串过程中的添加、删除、修改数值。
运行后提示ollama._types.ResponseError,一开始以为是模型没有下载成功,但命令行单独run model的时候,是可以调用的,所以一直搜解决方案,这个明显是程序没有把model加载进来。 看到了这篇文章 在使用OllamaEmbeddings时,报错ollama._types.ResponseError_ollama failed to embed: ollama returned an empty e-CSDN博客...