ollama搭建本地知识库
时间: 2025-02-09 19:09:32 浏览: 157
### 使用Ollama构建本地知识库
#### 准备工作
为了成功搭建基于Ollama的本地知识库,需先完成必要的环境配置和资源准备工作[^1]。这包括但不限于安装Python解释器、pip包管理工具以及虚拟环境的支持。
#### 安装依赖项
通过命令行执行如下操作来设置项目所需的软件包:
```bash
pip install ollama langchain rag
```
上述指令会下载并安装`ollama`, `langchain` 和 `rag`三个主要组件,它们分别用于处理模型加载、链式调用逻辑实现和服务端API交互。
#### 配置Ollama服务
启动前要确保已正确设置了Ollama的服务地址与认证令牌,在代码中可以通过环境变量的形式传入这些参数:
```python
import os
os.environ["OLLAMA_API_KEY"] = "your_api_key_here"
os.environ["OLLAMA_BASE_URL"] = "http://localhost:8000/api/v1"
```
此部分设定对于后续连接至自托管的大规模预训练语言模型至关重要。
#### 加载大型语言模型
借助于LangChain框架可以简化LLM实例化过程,下面是一段简单的例子展示如何初始化一个特定版本的语言模型:
```python
from langchain import LangChain
model_name = "big-science/bloom-560m" # 可替换为其他支持型号
lc_model = LangChain.load(model=model_name, device="cuda") # 或者 'cpu' 如果GPU不可用
```
这段脚本实现了指定名称下的大规模预训练语言模型加载,并指定了计算设备类型(CPU/GPU),从而提高了灵活性和性能表现。
#### 构建检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)
最后一步是集成RAG机制到整个系统架构之中,使得查询请求不仅限于单纯依靠LM本身的知识范围,而是能动态地从外部数据源获取最新信息作为补充材料:
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
"facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
index_name="exact",
use_dummy_dataset=True
)
generator = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
def generate_answer(question):
inputs = tokenizer([question], return_tensors='pt')
retrieved_docs_scores = retriever(**inputs)
generated_ids = generator.generate(context_input_ids=retrieved_docs_scores.context_input_ids,
context_attention_mask=retrieved_docs_scores.context_attention_mask)
answer = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return answer
```
这里定义了一个名为`generate_answer()`的功能函数,它接受一个问题字符串输入并通过融合内部存储或数据库中的文档片段来形成最终的回答输出。
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