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rag的使用结合ollama

时间: 2025-02-11 14:18:50 浏览: 68

### 实现RAG与Ollama结合的方法为了实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）并将其与Ollama相结合，可以遵循一种结构化方法。此过程涉及创建一个能够利用外部知识库进行更精确响应的模型架构。 #### 构建知识索引首先，构建或选择合适的知识源作为支持材料至关重要。对于Graph RAG而言，相较于传统的基于Vector格式的知识库存储方式，引入了知识图谱技术，采用Graph格式来存储这些信息[^2]。这使得系统能够在处理复杂查询时提供更加精准的结果。 #### 集成Ollama API接口接着，在应用程序中集成Ollama的服务端API。通过调用特定函数获取来自预训练语言模型的回答建议。这里的关键在于确保两个系统的无缝对接——即让Ollama理解传入请求的同时也能接收到来自定制知识库的相关补充资料。 ```python import requests def get_ollama_response(query, context=None): url = "https://api.ollama.com/v1/response" payload = {"query": query} if context is not None: payload["context"] = context response = requests.post(url, json=payload).json() return response['answer'] ``` #### 设计混合推理机制最后一步是设计一套有效的策略用于融合两者的优势。当接收到一个问题时，先由内部搜索引擎查找匹配度最高的几条记录；随后将这些候选答案连同原始问题一起提交给Ollama做最终决策。这样不仅提高了回复的质量，还保持了一定程度上的灵活性和创造性。

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