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
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:latest Token ...
对外访问名称:gpt-3.5-turbo(该名称可自定义,在 models/gpt-3.5-turbo.yaml 中配置。 Embedding 模型:all-MiniLM-L6-v2 对外访问名称:text-embedding-ada-002(该名称可自定义,在 models/embeddings.yaml 中配置。 使用Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置,确保 Dify 容器可以访问到localAI 的端点,Dify 容器...
Ollama是一款流行的大模型工具,用于在本地运行开源LLMs,包括Mistral和Llama 2等。Ollama将模型权重、配置和数据集捆绑到一个由Modelfile管理的统一包中。 Ollama支持各种LLMs,包括但不限于以下模型: LLaMA-2 CodeLLaMA Falcon Mistral Vicuna WizardCoder Ollama支持的LLM中包含了聊天模型和文本嵌入模型(Embedding M...
在Document Settings界面,选择 Embedding Model Engine 和 Embedding Model. 图示选择的是 openai 和 text-embedding-3-small 如果您有ollama 服务的话,也可以使用ollama作为Embedding Model Engine Embedding Engine setting 在你上传文件的时候,open-webui 实际上执行了如下流程 ...
$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...
模型名称:text-embedding-ada-002 服务器 URL:http://127.0.0.1:8080 若Dify 为 docker 部署,请填入 host 域名:http://your-LocalAI-endpoint-...,可填写局域网 IP 地址,如:http://192.168.1.100:8080 如需获取 LocalAI 更多信息,请参考:https://github.com/go-skynet/... ...
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", "prompt": "The sky is blue because of Rayleigh scattering"...
"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 ...
],"model":"text-embedding-3-small","usage": {"prompt_tokens":5,"total_tokens":5} } 因此通过请求转发的方式是不行的。 之前也有人在ollama的issue提了这个问题: 似乎也有准备实现嵌入接口的兼容: 目前试了一下还没有兼容。 在SemanticKernel中需要自己实现一些接口来使用Ollama的嵌入模型,但是经过搜索,...