Ollama 部署大模型之后 如何RAG
时间: 2025-02-08 10:10:08 浏览: 114
### 实现 RAG 检索增强生成
为了在已部署的 Ollama 大模型中实施检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，需遵循一系列集成步骤，确保大模型能够有效地利用外部数据源来提升其响应质量。此过程不仅涉及配置Ollama本身，还包括设置向量数据库、定义嵌入(embedding)机制以及设计查询处理逻辑。
#### 配置环境与依赖项安装
首先，确认环境中已经成功部署了支持RAG特性的OLLAMA版本[^1]。接着，依据官方文档指导完成必要的Python包或其他工具链组件的安装工作，这些软件包通常涵盖了自然语言处理(NLP)库、向量操作接口以及其他辅助模块。
```bash
pip install llama-index ollama torch transformers faiss-cpu
```
#### 构建私有知识库并创建索引
构建一个结构化的私有知识库对于实现高效的RAG至关重要。这一步骤涉及到收集目标领域内的高质量文本资料，并将其转换成适合机器理解的形式——即通过预训练的语言模型生成对应的词向量表示(Embeddings)[^2]。随后，使用诸如FAISS这样的高效向量搜索引擎建立索引来加速后续的信息检索流程。
```python
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(texts=documents, embedding=embeddings)
faiss_index_path = "path/to/faiss/index"
vectorstore.save_local(faiss_index_path)
```
#### 整合Ollama API与自定义检索器
当拥有经过良好优化的知识库之后，则可以着手于将这个资源链接到实际运行中的OLLAMA实例上。具体来说就是编写一段中间件代码作为桥梁连接两者之间；每当接收到用户的输入请求时，这段代码负责调用预先设定好的算法去匹配最相关的几条记录返回给上游的服务端点作进一步加工处理之前。
```python
import requests
def retrieve_relevant_documents(query):
# 加载本地保存的Faiss索引文件
vectorstore = FAISS.load_local(faiss_index_path)
query_embedding = embeddings.encode([query])
docs_scores = vectorstore.similarity_search_with_score(
query=query_embedding,
k=top_k_matches
)
relevant_docs = [doc.page_content for doc, _ in docs_scores]
return relevant_docs
# 假设OLLAMA服务地址为http://localhost:8000/api/v1/generate/
ollama_api_url = 'http://localhost:8000/api/v1/generate/'
response = requests.post(
url=ollama_api_url,
json={
"prompt": f"Given the context:\n{relevant_context}\nThe question is:{user_query}",
"max_tokens": max_response_length
}
).json()
generated_answer = response['choices'][0]['text']
```
上述脚本展示了如何结合来自 Faiss 向量存储的结果和用户提供的问题形成最终提示(prompt), 并发送至OLLAMA服务器获取答案的过程。
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1. C编译器：这是cc65的核心部分，它能够将C语言源代码编译成6502处理器的机器码。这使得开发者可以用高级语言编写程序，而不必处理低级的汇编指令。
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3. 汇编器：虽然主要通过C语言进行开发，但某些底层操作仍然可能需要使用汇编语言来实现。cc65包含了一个汇编器，允许程序员编写汇编代码段。
4. 库和运行时：cc65提供了一套标准库，这些库函数为C语言提供了支持，并且对于操作系统级别的功能进行了封装，使得开发者能够更方便地进行编程。运行时支持包括启动代码、中断处理、内存管理等。
5. 开发工具和文档：除了基本的编译、链接和汇编工具外，cc65还提供了一系列辅助工具，如反汇编器、二进制文件编辑器、交叉引用器等。同时，cc65还包含丰富的文档资源，为开发者提供了详尽的使用指南、编程参考和示例代码。
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我们可以通过【压缩包子文件的文件名称列表】中的“BCB6.0_Help”推测，这可能是一个压缩文件，包含了帮助文件的副本，可能是一个ZIP或者其他格式的压缩文件。该文件的名称“BCB6.0_Help”暗示了文件中包含的是与C++Builder6.0相关的帮助文档。在实际获取和解压该文件后，用户能够访问到详尽的文档，以便更深入地了解和利用BCB6.0的功能。
BCB6.0帮助文件的知识点主要包括以下几个方面：
1. 环境搭建和配置指南：帮助文档会解释如何安装和配置BCB6.0环境，包括如何设置编译器、调试器和其他工具选项，确保用户能够顺利开始项目。
2. IDE使用教程：文档中应包含有关如何操作IDE界面的说明，例如窗口布局、菜单结构、快捷键使用等，帮助用户熟悉开发环境。
3. 语言参考：C++Builder6.0支持C++语言，因此帮助文件会包含C++语言核心特性的说明、标准库参考、模板和STL等。
4. VCL框架说明：BCB6.0是基于Visual Component Library（VCL）框架的，帮助文件会介绍如何使用VCL构建GUI应用程序，包括组件的使用方法、事件处理、窗体设计等。
5. 数据库编程：文档会提供关于如何利用C++Builder进行数据库开发的指导，涵盖了数据库连接、SQL语言、数据集操作等关键知识点。
6. 高级功能介绍：帮助文件还会介绍一些高级功能，如使用组件面板、定制组件、深入到编译器优化、代码分析工具的使用等。
7. 示例项目和代码：为了更好地演示如何使用IDE和语言特性，帮助文件通常包含了一个或多个示例项目以及一些实用的代码片段。
8. 第三方插件和工具：BCB6.0还可能支持第三方插件，帮助文件可能会对一些广泛使用的插件进行介绍和解释如何安装和使用它们。
9. 故障排除和调试：文档会提供一些常见问题的解决方案、调试技巧以及性能调优建议。
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11. 联系方式和资源：帮助文件中可能会包含Embarcadero公司的技术支持联系方式，以及推荐的外部资源，比如论坛、在线文档链接和社区。
在学习和研究BCB6.0时，帮助文件是一个十分宝贵的资源，它能提供快速准确的信息和指导。对于任何一个使用BCB6.0进行开发的程序员来说，熟悉这些知识点是必不可少的。
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