var ollamaApi = new OllamaApi(); //指定使用的模型 var embeddingClient = new OllamaEmbeddingClient(ollamaApi) .withDefaultOptions(OllamaOptions.create().withModel("gemma")); //测试数据 VectorStore vectorStore = new SimpleVectorStore(embeddingClient); vectorStore.add(List.of( new Document("...
Ollama Base URL:http://127.0.0.1:11434 Embedding Model Selection: nomic-embed-text:latest Token context window: 8192 1. 2. 3. 4. 向量数据库配置 AnythingLLM 默认使用内置的向量数据库 LanceDB。 这是一款无服务器向量数据库,可嵌入到应用程序中,支持向量搜索、全文搜索和 SQL。 我们也可以选择 Chroma...
api_key="sk-fastgpt", model_name="m3e-large", #"text-embedding-ada-002" api_base="http://192.2.22.55:3001/v1" ) embedding3 = openai_ef("this is test") 参考链接 [1]Ollama 运行 Embedding 模型 [2]向量数据库-CSDN博客
# Function togetembeddings from theAPIdefget_embedding(text):headers={'Content-Type':'application/json'}data=json.dumps({"model":"llama3.1:8b","input":text})response=requests.post('http://localhost:11434/api/embed',headers=headers,data=data)ifresponse.status_code!=200:raiseException(f"API ...
api_key: ollama type: openai_embedding # or azure_openai_embedding model: quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest # 你 ollama 中的本地 Embeding 模型,可以换成其他的,只要你安装了就可以 api_base: http://localhost:11434/api # 注意是 api ...
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embedding length 4096 转换完毕的模型,会保存在 ~/.ollama/models 目录中。du -hs ~/.ollama/models/4.6G /root/.ollama/models/因为我们刚刚在启动服务的时候,已经在模型目录映射到了本地,所以接下来,我们只需要重新创建一个容器,携带合适的命令,就能够完成服务的搭建了,而无需再次构建 ollama 镜像。启动...
Embedding 模型接入方式与 LLM 类似,只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。 2.2 使用 Ollama 模型 进入需要配置的 App 提示词编排页面,选择 Ollama 供应商下的llava模型,配置模型参数后即可使用: 3 报错 如用Docker 部署 Dify 和 Ollama,可能遇到报错: ...
2.4 Embedding 配置 可以选择:Ollama https://ollama.com/library 或者 AnythingLLM 自带的 AnythingLLMEmbedder。 因LLM provider 选择的是 Ollama,因此这里选择 Ollama 服务的大模型 qwen:14b。 2.5 向量数据库配置 AnythingLLM 默认使用...
使用更强大的底座模型。底座模型用于数据的输入和输出。使用GPT4效果肯定要比使用小规模的开源模型。AnythingLLM支持以API方式调用如GPT4、Claude3、Gemini Pro等大模型。目前似乎还没有提供国内大模型的接口。 使用更好的Embedding模型。目前AnythingLLM内置了一个嵌入模型。其也支持调用如OpenAI、Ollama等提供的其他嵌入...