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-text:latest" ) 应用示例代码: # 不...
1、 LLM Model,大语言模型。它负责处理和理解自然语言。 2. Embedding Model,嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。 3. Vector Store,向量数据库,专门用来高效处理大规模向量数据。 本地大模型选择 选择Ollama,填入 Ollama 的http://host.docker.internal:114...
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...
run Runamodel pull Pullamodelfromaregistry push Pushamodeltoaregistry list List models cp Copyamodel rm Removeamodel help Help about any command 可以看到页面中让执行ollama run llama3即可 一般来说run是用来跑模型的,但是如果本地没有这个模型的话,ollama会自动下载 PS:国内的网络问题不知道有没有解决,...
$ollama run nomic-embed-text:v1.5Error: embedding modelsdonotsupport chat 1. 2. 一旦模型下载成功,我们就可以通过Ollama的HTTP API来访问该模型了,下面是通过curl将一段文本向量化的命令: 复制 $curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model":"nomic-embed-text:v1.5","prompt":"The sky...
$ollama run nomic-embed-text:v1.5 Error: embedding models do not support chat 一旦模型下载成功,我们就可以通过Ollama的HTTP API来访问该模型了,下面是通过curl将一段文本向量化的命令: $curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{ "model": "nomic-embed-text:v1.5", ...
3. 配置 LLM MODEL 4. 配置 EMBEDDING MODEL 5. 配置 RERANK MODEL 6. 创建知识库 7. 创建应用 8. 测试模型 本地知识库所需要准备 1. 所需模型 2. 所需要测试数据源 书籍资源池可以自行下载 https://docs.qq.com/sheet/DVHpJVmRhT3ViV09Q?tab=1nylx9 ...
模型安装:比如安装 llama3,只需在 cmd 中运行ollama run llama3,便可安装并运行该模型(其他模型安装参考其他官网)。 Obsidian 插件配置 插件安装:在 Obsidian 中安装名为 copilot 的插件,该插件允许用户直接在 Obsidian 中利用 Ollama 模型。 插件设置:设置插件时,选择 OLLAMA 作为默认模型,Embedding Model 同样...
ollama run qwen:7b Ollama部署和qwen模型下载可以参考Spring AI+Ollama本地环境搭建 下载embedding模型: ollama pull mofanke/dmeta-embedding-zh 安装dmeta-embedding-zh完成 pgvector pgvector是postgresql的一个扩展,使得postgresql能够存储和搜索向量数据,pgvector 提供 2 种类型的索引,IVFFlat 和 HNSW,都是近...
model_name=model_path, model_kwargs={'device':'cpu'}, # here we will run the model with CPU only encode_kwargs = { 'normalize_embeddings': normalize_embedding # keep True to compute cosine similarity } ) # Function for creating embeddings using FAISS ...