EMBEDDING_MODEL:bge-large-zh-v1.5 大模型应用框架:Langchain-Chatchat 如有疑问➕V:DuOTOR2A 专栏:可100%复现的大模型实践 1.下载ollama 1.1Windows11环境 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz 机带RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 版...
Embedding 配置 可以选择:https://ollama.com/library/nomic-embed-text 或者 AnythingLLM 自带的 AnythingLLMEmbedder。 如果选择nomic-embed-text首先在ollama里拉取。 我这里选择的是nomic-embed-text Embedding :选择 ollama Ollama Base URL:http://127.0.0.1:11434 Embedding Model Selection: nomic-embed-text...
collection = client.create_collection(name="docs") # store each document in a vector embedding database for i, d in enumerate(documents): response = ollama.embeddings(model="mxbai-embed-large", prompt=d) embedding = response["embedding"] collection.add( ids=[str(i)], embeddings=[embedding...
GraphRAG如何使用ollama提供的llm和embedding模型服务 经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),将GraphRAG的使用需要踩的坑都踩了一遍,最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了: 使用ollama提供本地llm model和Embedding model服务, 使用ollama提供llm model服务,使用lm-studio...
EMBEDDING_MODEL:bge-large-zh-v1.5 大模型应用框架:Langchain-Chatchat 如有疑问➕V:DuOTOR2A 1.下载ollama 1.1Windows11环境 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz 机带RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 ...
response = ollama.embeddings(model = "all-minilm", prompt = d) # Add data object with text and embedding batch.add_object( properties = {"text" : d}, vector = response["embedding"], ) 步骤1:检索上下文 在进行推理时,你会想要为你的问题检索额外的上下文。为此,你需要对你的问题进行一个简...
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...
"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 完成配置后,启动 GraphRag.Net,检查或测试运行效果。
# 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 ...
插件设置:设置插件时,选择 OLLAMA 作为默认模型,Embedding Model 同样设置为 ollama。Ollama Model 的选择取决于用户下载的模型,如果需要快速响应,推荐使用 qwen 1.8 b 模型。 本地地址:Ollama Base URL 设置为 http://localhost:11434 环境变量设置