langchain用ollama嵌入
时间: 2025-07-15 07:59:26 浏览: 5
### 如何在LangChain中集成和使用Ollama进行嵌入操作
为了实现Ollama与LangChain的有效结合并利用其功能进行嵌入操作，开发者需遵循特定的配置流程。这不仅涉及环境搭建还包括具体API调用方式。
#### 环境准备
确保已按照先前说明完成了Python环境下Conda或Poetry虚拟环境的建立，并安装了`langchain`, `chromadb`, 及其他必要组件[^2]。这些工具对于后续处理至关重要。
#### 导入库文件
在开始编写代码前，先导入所需模块：
```python
from langchain.embeddings import OllamaEmbedding
import chromadb
```
此部分代码引入了来自LangChain专门针对Ollama设计的嵌入类以及其他辅助库来支持数据存储需求。
#### 初始化Ollama Embedding对象
创建一个实例化后的Ollama嵌入处理器，该处理器负责将文本转换为向量表示形式以便于进一步分析或索引：
```python
embedding = OllamaEmbedding()
```
上述命令初始化了一个名为`embedding`的对象，它能够接收字符串输入并通过内部机制将其映射至多维空间中的位置[^1]。
#### 文本转嵌入向量
定义待处理的数据集（可以是一组句子或者文档片段），接着应用`.embed_documents()`方法批量获取它们对应的特征表达：
```python
texts = ["这里是你想要转化的第一句话", "这是第二句"]
doc_embeddings = embedding.embed_documents(texts)
print(doc_embeddings)
```
这段脚本展示了怎样把实际语料送入刚刚设立好的嵌入函数里头去得到相应的数值型描述[^3]。
#### 存储嵌入结果
最后一步是考虑如何持久保存计算出来的高维度坐标系下的点位信息。借助ChromaDB这样的数据库解决方案可以帮助管理和检索大量此类记录：
```python
client = chromadb.Client()
collection_name = 'example_collection'
documents = [{'id': idx, 'embedding': vec.tolist()} for idx, vec in enumerate(doc_embeddings)]
client.create_collection(collection_name).add_items(documents)
```
以上示例演示了连接到Chroma客户端并将之前获得的结果存入指定集合内的全过程[^4]。
通过这种方式，在LangChain框架下成功实现了对Ollama能力的支持，使得用户能够在自己的项目里轻松加入高质量的语言理解特性。
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1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
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- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
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2. GDI+:
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- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
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