ollama附件

### Ollama 使用指南 Ollama 是一个开源的大语言模型运行框架，旨在简化在本地环境中部署和操作大型语言模型的过程[^4]。以下是关于其基本功能和使用方法的详细介绍： #### 下载与安装 为了开始使用 Ollama，需先完成下载和安装过程。对于 macOS 用户，可以通过访问官方页面 Download Ollama on macOS 来获取最新版本，并按照提示进行安装[^2]。安装完成后，在命令行工具中输入 `ollama -v` 即可验证安装是否成功。 #### 运行基础命令 Ollama 提供了一系列简单易用的命令来管理模型及其环境。例如： ```bash ollama list # 查看已安装的语言模型列表 ollama pull llama2 # 下载指定的 LLM 模型 (如Llama2) ``` #### 处理附件文档 当涉及到文件或数据集时，Ollama 可以通过生成嵌入(embeddings)的方式帮助分析和处理文本内容[^3]。具体来说，嵌入是一种高维向量形式的数据表达方式，能够捕捉到语义上的相似性和差异性。下面展示如何利用 Spring Boot 和 Ollama 的结合实现这一目标： 假设有一个 RESTful API 接口接收上传的 PDF 文件作为输入，则可以在服务端解析该文件的内容字符串后传递给 Ollama 请求计算对应的 embedding 向量值。 ```java @PostMapping("/uploadAndEmbed") public ResponseEntity<String> uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file){ try { String content = extractTextFromPdf(file); // 自定义函数提取PDF中的纯文本 RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON); Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>(); requestBody.put("prompt",content); HttpEntity<Map<String,Object>> request = new HttpEntity<>(requestBody,headers); ResponseEntity<JsonNode> response = restTemplate.postForEntity( "http://localhost:11434/api/generate", request, JsonNode.class ); return ResponseEntity.ok(response.getBody().toString()); } catch(Exception e ){ return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage()); } } ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的接口，它接受客户端发送过来的一个 PDF 文档，将其转换成适合传送给 Ollama 的格式，并最终返回由后者产生的 embeddings 数据结构。 ---