使用ollama部署RAG
时间: 2025-03-20 21:19:18 浏览: 60
### 使用Ollama框架和工具部署RAG模型
#### 背景概述
Ollama 是一种轻量级的开源推理引擎,支持多种大型语言模型 (LLMs),并提供了高效的本地运行环境。通过结合检索增强生成 (RAG) 技术,可以显著提升模型的知识更新能力和特定领域问答性能[^4]。
#### 架构设计
为了实现基于 Ollama 的 RAG 模型部署,通常需要以下几个核心组件:
1. **文档存储与索引**:利用 Elasticsearch 或类似的搜索引擎技术来创建结构化数据集索引[^2]。
2. **查询处理模块**:负责解析用户的自然语言输入,并将其转换为可执行的搜索条件。
3. **检索器**:从已建立的数据集中提取最相关的片段作为上下文提供给 LLMs。
4. **生成器**:采用预训练好的大模型(如通过 Ollama 加载),根据检索到的信息生成最终响应。
#### 实现步骤详解
以下是具体的技术实现路径:
##### 安装配置Ollama服务端
首先需下载安装最新版本的 Ollama 平台,在终端命令行界面完成初始化设置后即可加载所需的基础模型文件。例如对于 Meta 开发的 llama 系列产品而言,默认情况下会自动拉取官方仓库中的权重参数至本地缓存目录下供后续调用[^1]。
```bash
ollama pull meta-llama/Llama-2
```
##### 整合外部数据库资源
考虑到实际应用场景往往涉及海量非结构化资料整理需求,因此推荐选用功能强大的全文本搜索库——Elasticsearch 来协助管理后台素材池。它不仅能够快速定位目标条目位置,还允许灵活定义匹配策略从而提高召回率表现水平。
##### 编写自定义脚本逻辑
下面展示了一段 Python 示例代码用于演示整个工作流操作流程:
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
import requests
# 初始化ES客户端实例对象
es_client = Elasticsearch(["http://localhost:9200"])
def search_relevant_docs(query_text):
"""向 ES 发起请求获取关联度最高的若干篇文章摘要"""
res = es_client.search(
index="my_index",
body={"query": {"match": {"content": query_text}}}
)
return [hit["_source"]['title'] for hit in res['hits']['hits']]
def generate_answer(prompt_with_context):
"""调用远程 API 获取由指定模型产生的回复内容"""
url = 'http://127.0.0.1:11434/api/generate'
payload = {'model': 'meta-llama/Llama-2', 'prompt': prompt_with_context}
response = requests.post(url, json=payload).json()
generated_text = response.get('results')[0].get('response')
return generated_text.strip()
if __name__ == "__main__":
user_input = input("请输入您的问题:")
retrieved_titles = search_relevant_docs(user_input)
context_string = "\n".join(retrieved_titles[:5]) # 只保留前五个结果作为背景补充说明部分
full_prompt = f"{context_string}\n\nQ:{user_input}\nA:"
answer = generate_answer(full_prompt)
print(f"\n{answer}")
```
上述程序片段清晰地展示了如何无缝衔接前后两端不同性质的服务接口,形成闭环解决方案架构体系[^3]。
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