ollama 向量模型
时间: 2025-02-07 15:06:12 浏览: 266
### Ollama 向量模型文档与使用实例
Ollama是一个用于处理自然语言理解和生成的任务框架,其中涉及到了向量存储和工具绑定等功能。当涉及到具体操作时,可以观察到通过`.bind_tools`方法可以让模型获取额外的功能支持[^1]。
对于Ollama中的向量模型部分,其核心概念围绕着`langchain.vectorstores`展开。该模块提供了向量存储功能,不仅能够保存嵌入的数据,还具备执行向量搜索的能力[^2]。这意味着开发者可以通过此特性实现高效的信息检索机制,在大规模数据集中快速定位相似项或相关内容。
下面给出一段简单的Python代码片段展示如何创建并利用这样的向量库:
```python
from langchain import VectorStore, EmbeddingModel
embedding_model = EmbeddingModel() # 初始化嵌入模型
vector_store = VectorStore(embedding_model=embedding_model)
# 添加一些示例文本及其对应的ID至向量库中
documents = [("doc_0", "The quick brown fox jumps over the lazy dog."),
("doc_1", "A journey of a thousand miles begins with a single step.")]
for doc_id, text in documents:
embedding_vector = embedding_model.encode(text)
vector_store.add_document(doc_id, embedding_vector)
query_text = "What is the beginning of a long journey?"
query_embedding = embedding_model.encode(query_text)
search_results = vector_store.search_vectors([query_embedding])
print(search_results)
```
上述脚本首先定义了一个基于某种预训练好的嵌入模型的向量库;接着往里面加入了两篇文档作为样本;最后演示了怎样针对给定查询字符串进行语义匹配查找最接近的结果。
至于代理(Agents),它们负责挑选合适的工具集(Tools and Toolkits)来完成特定任务[^3]。这表明如果要构建更复杂的应用场景,则可能需要设计智能体去动态决定何时何地应用何种资源辅助决策过程。
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