deepseek-r1:1.5b与embed-nomic-text联合使用
时间: 2025-05-20 19:35:28 浏览: 23
### 如何结合 Deepseek-R1 1.5B 和 Nomic-Embed-Text 使用
为了实现 Deepseek-R1 1.5B 和 Nomic-Embed-Text 的联合使用,可以遵循以下方法构建一个高效的私有数据分析库。以下是具体的技术细节:
#### 安装与环境准备
首先需要确保 Ollama 已经成功安装并运行在本地环境中[^1]。可以通过访问官网 (https://ollama.com/) 下载对应系统的版本,并完成基本设置。
接着,分别拉取 `deepseek-r1` 和 `nomic-embed-text` 模型到本地:
```bash
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull nomic-embed-text
```
这一步骤会将两个模型下载至本地存储中以便后续调用[^3]。
#### 数据预处理与嵌入向量化
Nomic 提供了一种强大的工具用于生成文本的高维表示形式——即所谓的“嵌入”。这些嵌入能够捕捉语义信息从而便于进一步分析或检索相似内容。对于目标数据集中的每一条记录执行如下命令来获取其对应的 embedding 向量:
假设有一个名为 `data.txt` 的纯文本文件作为输入源,则可利用 Python 脚本配合 REST API 接口调用来批量生产 embeddings:
```python
import requests
def get_embedding(text):
url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {
'model': 'nomic-embed-text',
'prompt': text,
}
response = requests.post(url, json=payload).json()
return response['embedding']
with open('data.txt', 'r') as f_in, \
open('embeddings.csv', 'w') as f_out:
lines = f_in.readlines()
for line in lines:
emb_vector = get_embedding(line.strip())
f_out.write(f"{line.strip()},{','.join(map(str,emb_vector))}\n")
```
此脚本读取原始文本文件逐行发送给服务端请求计算 Embedding 值并将结果保存成 CSV 文件格式方便后期导入数据库或其他应用系统当中去[^4]。
#### 查询优化与交互界面设计
当拥有了经过编码后的特征空间之后就可以着手开发前端页面让用户更加便捷地提交查询条件以及查看返回的结果列表了。考虑到用户体验方面因素,在展示匹配项的同时还可以附加一些额外的信息比如置信度得分等等帮助判断准确性高低程度如何。
最后值得注意的一点就是关于性能方面的考量:如果面对海量级别的索引条目的话单纯依靠线性扫描效率低下难以满足实时响应需求因此建议引入专门针对此类场景设计的数据结构例如 FAISS 或者 Annoy 来加速最近邻查找过程进而提升整体服务水平质量标准达到预期效果之上[^2]。
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