如何调用dmeta-embedding-zh

<think>好的，用户想了解如何调用dmeta-embedding-zh模型或接口，需要示例代码和使用教程。首先，我得看看用户提供的引用内容，找出相关的调用方法和步骤。 根据引用[3]，用户提到下载Embedding模型的方法是使用ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh，然后列出已安装的模型。这说明模型是通过Ollama管理的。接下来需要调用这个模型生成嵌入向量，可能涉及到Ollama的API或者客户端库。 引用[2]中有一个示例代码，调用了build_vector_store函数，并导出块到Markdown文件。这里可能用到了dmeta-embedding-zh模型来生成文档的向量表示。不过示例代码可能不完整，需要结合Ollama的使用方式来补充。 接下来，我需要整理调用步骤。首先安装Ollama，然后拉取模型，再通过Python代码调用模型生成嵌入。可能使用requests库发送POST请求到Ollama的API端点，或者使用Ollama的Python客户端库。 用户可能需要详细的代码示例，比如如何加载模型，如何将文本转换为向量，以及如何存储这些向量。需要确保代码正确使用模型，并处理可能的异常情况。 另外，引用[4]提到了使用text-embedding-3-small生成向量并插入Milvus Cloud，虽然模型不同，但流程可能类似。可以借鉴这部分的结构，展示生成向量后如何存入向量数据库，比如Milvus或Chroma。 需要注意，用户提供的引用[1]是教程代码地址，可能需要用户访问GitHub获取更多示例。但用户主要询问的是调用方法，所以应集中在直接相关的步骤上。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，代码可运行，并引用正确的来源。可能还需要提醒用户安装必要的依赖，比如ollama和requests库，以及如何处理不同的运行环境。</think>根据提供的引用内容，我将分步骤说明如何调用$dmeta-embedding-zh$模型： ### 一、环境准备 1. 安装Ollama框架 ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 2. 下载Embedding模型 ```bash ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh # 从Ollama仓库拉取模型[^3] ollama list # 确认模型已安装 ``` ### 二、基础调用示例 ```python import requests def generate_embedding(text): API_URL = "http://localhost:11434/api/embeddings" payload = { "model": "shaw/dmeta-embedding-zh", "prompt": text, "options": {"temperature": 0.7} } response = requests.post(API_URL, json=payload) return response.json()['embedding'] # 使用示例 text = "道路交通安全法实施细则" vector = generate_embedding(text) print(f"生成向量维度：{len(vector)}") ``` ### 三、完整应用流程 ```python from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings # 1. 初始化Embedding模型 embeddings = OllamaEmbeddings(model="shaw/dmeta-embedding-zh") # 2. 构建向量数据库 def build_vector_store(file_path): from langchain.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter loader = Docx2txtLoader(file_path) documents = loader.load() # 文档切块 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) chunks = text_splitter.split_documents(documents) # 生成向量存储 return Chroma.from_documents( documents=chunks, embedding=embeddings, persist_directory="./vector_db" ) # 3. 使用向量数据库 vector_db = build_vector_store("./docs/道交法.docx") # 创建向量存储[^2] ``` ### 四、关键参数说明 | 参数 | 说明 | 推荐值 | |------|------|-------| | chunk_size | 文本切块大小 | 300-1000 | | chunk_overlap | 块间重叠字符 | 50-200 | | temperature | 生成温度系数 | 0.5-1.0 | ### 五、常见问题排查 1. 模型未找到错误：确认执行过`ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh` 2. 连接拒绝错误：检查Ollama服务是否运行（`ollama serve`） 3. 维度不匹配：该模型生成768维向量，需确保下游应用兼容