简单介绍一下 from langchain_ollama import OllamaEmbeddings 的用法

<think>嗯，用户让我介绍一下如何用from langchain_ollama import OllamaEmbeddings。首先，我需要确定用户对LangChain和Ollama的了解程度。可能他们已经在用LangChain，现在想集成Ollama的嵌入模型。 我应该先解释OllamaEmbeddings的基本用法，比如如何初始化模型，传入参数。用户可能需要知道不同的模型名称，比如"llama2"或"nomic-embed-text"。还要提到参数，比如temperature，不过可能嵌入模型不太需要这个，但为了全面性还是提一下。 然后，给出一个简单的示例代码，展示如何创建实例并生成嵌入。需要提醒用户确保Ollama服务在本地运行，比如默认的http://localhost:11434。可能用户会忘记启动服务，导致连接错误。 接下来，可能需要结合LangChain的其他组件，比如文档加载器和向量数据库。举个例子，用TextLoader加载文档，拆分后用OllamaEmbeddings处理，存入FAISS。这样用户可以看到整个流程的应用场景。 还要注意常见问题，比如模型名称是否正确，Ollama是否安装并运行，网络连接是否正常。可能用户会遇到模型下载的问题，需要运行ollama pull命令提前获取模型。 最后，确认回答是否解决了用户的疑问，是否需要进一步的信息。可能用户需要更高级的配置或实际应用案例，但当前问题只需要基础介绍，保持简洁明了。</think>好的！`OllamaEmbeddings` 是 LangChain 框架中用于调用本地运行的 Ollama 模型生成文本嵌入（embeddings）的类。以下是基本用法介绍： --- ### **1. 安装依赖** 确保已安装 `ollama` 和 `langchain_ollama`： ```bash pip install ollama langchain_ollama ``` --- ### **2. 初始化模型** ```python from langchain_ollama import OllamaEmbeddings # 默认使用本地 Ollama 服务（http://localhost:11434） embeddings = OllamaEmbeddings( model="llama2", # 指定模型，如 "nomic-embed-text"（需提前通过 `ollama pull` 下载） temperature=0, # 控制随机性（嵌入模型通常不需要调整此参数） ) ``` --- ### **3. 生成嵌入** ```python text = "你好，世界！" embedding = embeddings.embed_query(text) # 对单个文本生成嵌入向量 print(len(embedding)) # 输出向量维度（如 4096） # 批量生成嵌入 texts = ["文本1", "文本2"] batch_embeddings = embeddings.embed_documents(texts) ``` --- ### **4. 结合 LangChain 使用示例** ```python from langchain_community.document_loaders import TextLoader from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter from langchain_vectorstores import FAISS # 加载文档并分割 loader = TextLoader("document.txt") docs = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) split_docs = text_splitter.split_documents(docs) # 生成向量数据库 vector_db = FAISS.from_documents( split_docs, embeddings # 使用 OllamaEmbeddings ) # 后续可进行语义搜索 result = vector_db.similarity_search("搜索关键词", k=3) ``` --- ### **注意事项** - **模型下载**：首次使用需通过 `ollama pull <model_name>` 下载模型（如 `ollama pull nomic-embed-text`）。 - **本地服务**：确保 Ollama 在本地运行（默认端口 11434）。 - **网络问题**：如果通过远程调用，需设置 `base_url` 参数指向服务地址。 如果需要更高级的配置（如自定义请求头、超时时间等），可参考 LangChain 官方文档进一步调整参数。