二、Llama3.x模型与SpringAI的结合 Llama3.x是一个大型语言模型,它能够生成上下文相关的embedding表示,更好地捕捉单词的语义和上下文信息。在SpringAI中,通过OllamaEmbeddingModel支持Llama文本嵌入功能。这使得开发者可以在本地运行Llama3.x模型,并利用其生成文本嵌入。 在SpringAI框架中,开发者可以轻松地在各种嵌入技...
使用命令 ollama pull mofanke/dmeta-embedding-zh 下载模型,这个模型不能通过 ollama run xxx 启动,需要通过其他模型启动后来引用,还使用前面的 ollama run gemma,下载完模型后修改 withModel("mofanke/dmeta-embedding-zh"),然后进行测试即可。 Ollama 的存在使得 Java 调用各种开源大模型变得更统一更简单,就...
spring-ai-ollama 依赖项还提供了对 OllamaEmbeddingModel 的访问。有关 OllamaEmbeddingModel 的更多信息,请参阅 Ollama 嵌入模型部分。 接下来,创建一个 OllamaChatModel 实例并使用它发送文本生成请求: var ollamaApi = new OllamaApi(); var chatModel = new OllamaChatModel(this.ollamaApi, Ollama...
本次demo中,整体流程的业务逻辑都通过spring ai来实现,spring ai支持调用Ollama来实现chat和embedding,支持pgvector来作为向量数据存储和搜索,所以选择的模型和数据库信息如下: 模型运行工具:Ollama embedding模型: mofanke/dmeta-embedding-zh(中文支持比较好) 大模型:qwen:7b(中文支持比较好) 向量数据库:pgvector(p...
spring boot简单运用ollama大模型(windows版本) 1、下载模型(windows为例) 打开官方网站https://ollama.com/download/windows。 打开exe文件,打开命令行工具,直接运行ollama run 要下载的模型(右上角的models能找到你想要的,例子以llama3.1展示,spring ai暂时非全支持,支持模型步骤2列出)...
带大家入门玩一些有意思的; 1. Spring AI 整合 OpenAI 聊天,作图 2. Spring AI 整合 Ollama 运行本地大模型 3. AnythingLLM 配合 Ollama 构建自己的知识库 4. 打造自己的大模型翻译工具, 视频播放量 35713、弹幕量 62、点赞数 683、投硬币枚数 376、收藏人数 2610、转发人
替换memory同上实例即可,官方文档有CassandraChatMemory类说明,但我在SpringAI 1.0.0-SNAPSHOT版本中没有发现CassandraChatMemory类,暂且先用InMemoryChatMemory来实现。 二、向量化Embedding RAG增强文档问答 embedding向量化,需要配置相应的model,我使用本地ollama模型,所以使用OllamaEmbeddingModel类来实现,另外还需配置专门...
spring.ai.ollama.chat.model=llava:34b-v1.6-q6_K spring.ai.ollama.chat.options.num-thread=8 spring.ai.ollama.chat.options.keep_alive=1s 1. 2. 3. 4. 5. 该应用程序需要使用Ollama支持(属性:‘useOllama’)构建,并使用‘Ollama’配置文件启动,需要激活这些属性以启用LLava模型并设置有用的keep...
ai: ollama: embedding: model:"llama2" options: temperature: 0.5 top-p: 0.2 top-k: 2 num-g-p-u: 1 #enable metal gpu on MAC base-url:"http://localhost:11434" 有关嵌入和聊天模型的更多配置可分别在这里here和这里here找到。请注意一点,Spring 默认配置可与 Mistral LLM 配合使用,但我们已明确...
spring: ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 embedding: model: llama2 这里我们填写一个提示来测试下,ChatClient将调用Ollama的API接口。 @GetMapping("/top/fiction")public String topCodeLanguage() { String message = "2023最受欢迎小说是什么"; return chatClient.generate(message);} ...