具体的api请求格式请看官网:ollama官网api我在本地用api测试如下: 第二步:AnythingLLM安装 下载地址:AnythingLLM安装下载好之后,双击下一步安装即可。 安装完成之后,桌面会有一个 双击打开如下: 搭建一个本地知识库,会涉及到三个关键: LLM Model,大语言模型。它负责处理和理解自然语言。 Embedding Model,嵌入模型。
ollama run herald/dmeta-embedding-zh 2. Ollama中 Embedding 模型的使用 可以在向量数据库应用中,通过如下方式使用Ollama中 Embedding 模型。 主要代码如下,主要是URL的设置。 ollama_ef = embedding_functions.OllamaEmbeddingFunction( url="http://192.2.22.55:11434/api/embeddings", model_name="nomic-embed...
如果需要对 API 进行灵活定制,可以用 flask 或 FastAPI 手写服务。举个例子,以 OpenAI 风格启动 HuggingFace 的 Embedding 模型: from flask import Flask, request, jsonify from sentence_transformers import SentenceTransformer app = Flask(__name__) # 加载模型 model_path = '/sshfs/pretrains/moka-ai/m3...
Cloud Studio代码运行 # 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:r...
4、创建embedding服务 importorg.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;importorg.springframework.ai.embedding.EmbeddingResponse;importorg.springframework.ai.ollama.OllamaEmbeddingModel;importorg.springframework.ai.ollama.api.OllamaApi;importorg.springframework.ai.ollama.api.OllamaModel;importorg.springfr...
"ChatModel":"qwen2:7b", "EmbeddingModel":"nomic-embed-text:v1.5" } 在这里,Key是你的 API 密钥,可以随意设置(此示例使用了“123”)。EndPoint是 Ollama 运行这个模型的本地地址。根据你的具体环境,11434端口可能需要根据上次运行情况确认。 第五部分:运行与测试 ...
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 ...
embedding_endpoint=questionary.text("Enter Ollama API endpoint:").ask() ifembedding_endpointisNone: raiseKeyboardInterrupt # get model type default_embedding_model=( config.default_embedding_config.embedding_modelifconfig.default_embedding_configelse"mxbai-embed-large" ...
Note: api/embedding has been superseded by /api/embed willOllamaEmbeddingFunctionsupportapi/embed? btw, they have different behaviors, how do I migrate? importrequestsr=requests.post("http://localhost:11434/api/embeddings",json={"model":"nomic-embed-text","prompt":"hello"}, ).json()print(...
Embedding模型我们选择mxbai-embed-large LLM底座模型我们选择llama3 在启动RAG-GPT服务之前,需要修改相关配置,以便程序正确初始化。 cp env_of_ollama .env.env 文件中的变量 LLM_NAME=”Ollama”OLLAMA_MODEL_NAME=”xxxx”OLLAMA_BASE_URL=”http://127.0.0.1:11434“MIN_RELEVANCE_SCORE=0.3BOT_TOPIC=”Ope...