https://github.com/ollama/ollama 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...
$ 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...
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...
【2025最新RAG完整教程】DeepSeek+Ollama+RAG+Python,打造专属行业大模型(附源码)共计5条视频,包括:01 RAG知识库.mp4、02 整体架构.mp4、03 分块和向量化.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Python 3:Python 是一种多功能编程语言,您可以使用它来编写 RAG 应用程序的代码。 ChromaDB:一个用于存储和管理我们数据嵌入的矢量数据库。 Ollama:在我们的本地机器上下载并提供定制化的开源 LLM。 步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设...
Get up and running with Llama 3.2, Mistral, Gemma 2, and other large language models. - ollama/examples/python-simplechat/client.py at 0be8baad2b684cda667fa5d48bf334382913a09c · ollama/ollama
6.LLM 集成 (LightLLM):Crawl4AI 通过 LightLLM 集成了对多种 LLM 的支持，包括 Ollama、OpenAI、...
pdf2zh example.pdf -s deepl # 使用 Ollama 翻译 # 参考 [Ollama](https://github.com/ollama/ollama) # 设置环境变量构建接入点:`{OLLAMA_HOST}/api/chat` # - `OLLAMA_HOST`(可选), e.g., `export OLLAMA_HOST=https://localhost:11434` ...
Added basic RAG example [skip ci] e19df46· Mar 18, 2025 HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 65 lines (52 loc) · 2.01 KB Raw # Run: # ollama pull llama3.2 # ollama pull nomic-embed-text # ollama serve import numpy as np import ollama from pathlib import Path ...
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 through the hands-on Python code and provide an overview of how to structure y...