Ollama RAG
时间: 2025-04-20 13:37:15 浏览: 34
### Ollama RAG 技术概述
Ollama RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种增强型生成技术,旨在通过检索外部知识库来补充大型语言模型的能力。这解决了传统大模型存在的“AI幻想症”,即模型可能会编造事实;以及难以获取特定领域最新专业知识的问题[^1]。
### 架构设计
RAG架构的核心在于将信息检索机制与生成式对话相结合。具体来说,在接收到用户查询时,系统会先利用搜索引擎或其他形式的知识源查找最相关的上下文片段作为辅助输入提供给预训练的语言模型。这样可以确保输出既具有创造性的表达又基于真实可靠的数据支持[^2]。
### 实现方式
对于构建本地化版本的Ollama RAG应用实例而言,采用了`Ollama + Qwen2.5 + AnythingLLM`这一组合方案来进行开发:
- **Ollama**: 负责整体框架搭建及接口管理;
- **Qwen2.5**: 提供强大的自然语言处理能力用于理解和解析用户的请求;
- **AnythingLLM**: 则充当灵活可定制化的组件,允许开发者根据实际需求调整内部结构并集成不同的第三方服务或私有数据库资源[^3]。
```python
from ollama import create_app, load_model
import qwen2_5 as qwen
from anything_llm import KnowledgeBase
app = create_app()
@app.route('/query', methods=['POST'])
def handle_query():
user_input = request.json['text']
# 使用Qwen2.5理解问题意图
parsed_intent = qwen.parse(user_input)
# 查询KnowledgeBase获得相关背景资料
kb_results = KnowledgeBase.search(parsed_intent.keywords)
response = ""
if kb_results:
context = "\n".join([doc.content for doc in kb_results])
# 将找到的信息传递给最终的回答生成模块
response = model.generate(context=context, prompt=user_input)
else:
response = "对不起,我没有找到相关内容"
return jsonify({"response": response})
```
此代码展示了如何接收来自前端的应用程序编程接口(API)调用,并通过一系列中间件完成整个工作流:从解析原始文本到搜索关联条目直至最后合成回复消息。
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