Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问到localAI 的端点,Dify 容器内部无法访问到 localhost,需要使用宿主机 IP 地址。
LLM 模型:ggml-gpt4all-j 对外访问名称:gpt-3.5-turbo(该名称可自定义,在 models/gpt-3.5-turbo.yaml 中配置。 Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问...
LLM 模型:ggml-gpt4all-j 对外访问名称:gpt-3.5-turbo(该名称可自定义,在 models/gpt-3.5-turbo.yaml 中配置。 Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问...
LLM 模型:ggml-gpt4all-j 对外访问名称:gpt-3.5-turbo(该名称可自定义,在 models/gpt-3.5-turbo.yaml 中配置。 Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问...
Embedding Models:chromadb 内置的 all-MiniLM-L6-v2 或者 Ollama + mxbai-embed-large Vector Databases:chromadb Generation Models: Ollama + qwen2.5:7b 这样的选择主要是因为安装的软件较少,对机器配置要求低。极简模式仅需安装chromadb(使用API和生成模型对话),至多也只需安装chromadb + Ollama即可。 chroma...
embed = load_embedding_model(model_path="all-MiniLM-L6-v2") Ollama 模型本地托管在端口 11434 中。我们不必指定,因为它已经在langchain 的Ollama()类中指定。如果嵌入模型未下载到你的计算机上,它将自动从 Huggingface 执行此操作。只需等待一段时间即可开始。
#默认使用all-MiniLM-L6-v2,维度为384 default_ef = embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction() embedding1 = default_ef("this is test") #Ollama 部署的embedding模型 ollama_ef = embedding_functions.OllamaEmbeddingFunction( url="http://192.2.22.55:11434/api/embeddings", ...
Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问到localAI 的端点,Dify 容器内部无法访问到 localhost,需要使用宿主机 IP 地址。
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 或根据需要选择合适的模型 # 向量化 Excel 数据中的文本列 vectors = model.encode(df['text_column'].tolist()) # 假设有一列 'text_column' # 插入向量和文本到 Milvus collection.insert([df['text_column'].tolist(), vectors]) ...
*Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。>使用 Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问到localAI 的端点,Dify 容器内部无法访问到 localhost,需要使用宿主机 IP 地址。5.LocalAI API 服务部署完毕,在 ...