OllamaEmbeddings

本笔记本介绍如何开始使用Ollama嵌入模型。

安装

安装包

%pip install langchain_ollama

设置

首先，按照这些说明设置并运行本地的Ollama实例：

• 下载并在可用的支持平台上安装Ollama（包括Windows子系统Linux）
• 通过ollama pull <name-of-model>获取可用的LLM模型
  • 通过模型库查看可用模型列表
  • 例如，ollama pull llama3
• 这将下载模型的默认标签版本。通常，默认版本指向最新、参数最小的模型。

在Mac上，模型将下载到~/.ollama/models

在Linux（或WSL）上，模型将存储在/usr/share/ollama/.ollama/models

• 指定感兴趣的模型的确切版本，如ollama pull vicuna:13b-v1.5-16k-q4_0（在此实例中查看Vicuna模型的各种标签）
• 要查看所有已拉取的模型，请使用ollama list
• 要直接从命令行与模型聊天，请使用ollama run <name-of-model>
• 查看Ollama文档以获取更多命令。在终端中运行ollama help也可以查看可用命令。

使用方法

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="llama3")

embeddings.embed_query("我的查询")

[1.1588108539581299,
 -3.3943021297454834,
 0.8108075261116028,
 0.48006290197372437,
 -1.8064439296722412,
 -0.5782400965690613,
 1.8570188283920288,
 2.2842330932617188,
 -2.836144208908081,
 -0.6422690153121948,
 ...]

# 异步嵌入文档
await embeddings.aembed_documents(
    ["这是文档的内容", "这是另一个文档"]
)

[[0.026717308908700943,
  -3.073253870010376,
  -0.983579158782959,
  -1.3976373672485352,
  0.3153868317604065,
  -0.9198529124259949,
  -0.5000395178794861,
  -2.8302183151245117,
  0.48412731289863586,
  -1.3201743364334106,
  ...]]

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