具体操作方法为:在“此电脑”上右键单击,选择“属性”,在弹出的窗口中点击“高级系统设置”,在“系统属性”窗口的“高级”选项卡下,点击“环境变量”按钮,在“系统变量”区域中点击“新建”,输入变量名“OLLAMA_HOST”,变量值“0.0.0.0”,点击“确定”保存设置。 3.下载并启动DeepSeek模型 在CMD窗口中运行以下命...
$ ollama pull mistral 拉取文本嵌入模型。例如,要使用 Nomic 嵌入文本模型: $ ollama pull nomic-embed-text 然后运行您的 Ollama 模型: $ ollama serve 构建RAG 应用程序 现在,您已经使用 Python、Ollama、ChromaDB 和其他依赖项设置了环境,是时候构建自定义本地 RAG 应用程序了。在本节中,我们将演练动手...
https://github.com/ollama/ollama/tree/main/examples/langchain-python-rag-document https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressSt...
步骤3:安装Ollama 要安装 Ollama,请按照以下步骤操作: 前往Ollama 下载页面,然后下载适用于您的操作系统的安装程序。 通过运行以下命令验证您的 Ollama 安装: $ ollama --version # ollama version is 0.1.47 拉取您需要的 LLM 模型。例如,要使用 Mistral 模型: $ ollama pull mistral 拉取文本嵌入模型。...
【2025最新RAG完整教程】DeepSeek+Ollama+RAG+Python,打造专属行业大模型(附源码) 36播放 01 RAG知识库.mp4 01:37 02 整体架构.mp4 03:27 03 分块和向量化.mp4 06:07 05 搜索和代码实现.mp4 11:04 01 deepseek部署概述+本地部署.mp4 08:18 02 调用-CMD终端&搭网站.mp4 05:14 03 调用-Python代码.mp...
首先,我们使用 Ollama(pip install ollama==0.4.7)来部署。Ollama 是一个可让用户本地运行开源 LLM 的库,无需依赖云端服务,更好地掌控数据隐私与性能。由于在本地运行,对话数据不会离开你的计算机。 首先,从官网下载 Ollama。 然后在终端使用命令下载选定的 LLM。我这里选择了阿里巴巴的 Qwen 模型,既智能又轻...
Pamela 將逐步解說 Python Web 應用程式,其可以使用擷取增強式產生 (RAG) 和大型語言模型,例如 GPT-4 來聊天您自己的數據。 此外,我們將瞭解如何使用 VS Code 開發容器加上 Ollama,以取得完整的本機開發體驗。 建議的資源 Langchain Llamaindex (Microsoft)語意核心 ...
首先,我们需要下载 ollama 的 pypi 包,以便后续通过python程序访问 ollama 服务: 1 [gbase@gbase8c-5-155 ~]$ pip3 install ollama 然后安装ommama服务(参考https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md),可以通过一键安装命令: ...
python lightrag_ollama_demo.py 'NoneType' object is not subscriptable INFO:lightrag:Inserting relationships into storage... Inserting relationships: 0relationship [00:00, ?relationship/s] WARNING:lightrag:Didn't extract any entities, maybe your LLM is not working WARNING:lightrag:No new entities...
$ ollama pull nomic-embed-text Then run your Ollama models: $ ollama serve Build the RAG app Now that you've set up your environment with Python, Ollama, ChromaDB and other dependencies, it's time to build your custom local RAG app. In this section, we'll walk ...