榜单表现:MTEB 基准测试中跨语言场景领先 开源优势:综合性能超越 OpenAI text-embedding-3-small(MIT 协议开源) 1.3 应用场景矩阵 二、2.1 模型获取 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ollama pull bge-m3 查看是否下载成功。 三、配置本地 ollama 打开设置 找到ollama 四
class OpenAIEmbedding(BaseTextEmbedding, OpenAILLMImpl): """Wrapper for OpenAI Embedding models.""" def __init__( self, api_key: str | None = None, azure_ad_token_provider: Callable | None = None, model: str = "text-embedding-3-small", deployment_name: str | None = None, api_ba...
榜单表现:MTEB基准测试中跨语言场景领先 开源优势:综合性能超越OpenAI text-embedding-3-small(MIT协议开源) 1.3 应用场景矩阵 二、2.1 模型获取 ollama pull bge-m3 查看是否下载成功。 三、配置本地ollama 打开设置 找到ollama 四、知识库配置 五、添加知识文档 cherry可以添加文档,也可以添加目录(这个极其方便),...
榜单表现:MTEB 基准测试中跨语言场景领先 开源优势:综合性能超越 OpenAI text-embedding-3-small(MIT 协议开源) 1.3 应用场景矩阵 二、2.1 模型获取 ollama pull bge-m3 查看是否下载成功。 image-20250206185559952 三、配置本地 ollama 打开设置 image-20250206185642219 找到ollama image-20250206185704779 image-202502...
打开Obsidian设置页面的Copilot插件页面,可以看到默认的chat model是gpt,embedding model是text-embedding-3-small。 这时在Obsidian的copilot chat窗口里是没办法做自然语言交互的,提示No valid chat model available. Please check your API key settings。我们需要把chat model和embedding model设置成最开始使用Ollama下...
打开Obsidian设置页面的Copilot插件页面,可以看到默认的chat model是gpt,embedding model是text-embedding-3-small。 这时在Obsidian的copilot chat窗口里是没办法做自然语言交互的,提示No valid chat model available. Please check your API key settings。我们需要把chat model和embedding model设置成最开始使用Ollama下...
# 在docker-compose.yaml 文件夹中 $ docker compose exec ollama ollama pull nomic-embed-text:latest OpenAI 嵌入模型 如果您想使用 OpenAI,请确保您设置了有效的 OpenAI API 密钥,并选择以下之一的 OpenAI 嵌入模型: text-embedding-3-large text-embedding-3-small text-embedding-ada-002 Docker 容器数据存...
OpenAI Embedding Model If you prefer to use OpenAI, please make sure you set a valid OpenAI API Key in Settings, and fill with one of the OpenAI embedding models listed below: text-embedding-3-large text-embedding-3-small text-embedding-ada-002 Data Storage with Docker Containers There are...
dockerexec-itollama ollama pull deepseek-r1:7b 类似于裸机方法,你可能需要调整参数大小以适应你的硬件。可用的大小可以在https://ollama.com/library/deepseek-r1找到。 模型拉取完成后,你可以输入“/bye”退出提示。验证模型是否仍在运行: 代码语言:bash ...
3 设置 安装完所有前提条件后,就可以设置 RAG 应用程序了: 使用命令docker-compose up -d启动Milvus独立实例。 此命令以分离模式启动Milvus实例,在后台安静运行。 通过命令ollama pull <name_of_model>获取LLM模型。 通过模型库查看可用模型列表。 例如:ollama pull llama3此命令下载模型的默认版本(通常是最新...