ollama embedding
时间: 2025-01-17 12:58:45 浏览: 171
### Ollama Embedding 使用方法
对于希望集成自然语言处理功能的应用程序而言,Ollama 提供了一种简便的方法来获取文本嵌入向量。通过简单的命令行操作即可调用预训练模型生成高质量的文本表示。
要在命令行环境中使用 Ollama 获取文本嵌入,可以执行如下指令:
```bash
ollama embed "your text here"
```
这条命令将会返回一段 JSON 数据,其中包含了所给定文本对应的多维浮点数数组形式的嵌入向量[^4]。
为了更好地理解如何应用这些嵌入,在 Python 中可以通过 HTTP 请求的方式与 Ollama API 进行交互,下面是一个简单例子:
```python
import requests
def get_embedding(text):
url = 'http://localhost:8000/embed'
response = requests.post(url, json={"text": text})
embedding = response.json()['embedding']
return embedding
example_text = "This is an example sentence."
print(get_embedding(example_text))
```
这段代码定义了一个函数 `get_embedding` ,它接受一个字符串参数作为输入,并发送 POST 请求至本地运行的 Ollama 服务端口以获得该文本片段的嵌入向量。最后打印出得到的结果。
### 应用场景
1. **语义相似度计算**:利用 Ollama 嵌入可以帮助开发者快速比较不同句子之间的语义距离,这对于问答系统、推荐引擎等领域非常有用。
2. **分类任务支持**:当面对大量未标注数据时,可以直接采用预先训练好的 Ollama 模型提取特征用于监督学习中的分类器训练过程。
3. **聚类分析辅助工具**:借助于高维度空间里紧凑分布特性良好的词向量集合,能够更高效地完成客户评论分组等工作流。
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