OllamaEmbeddings

这将帮助您使用 LangChain 开始使用 Ollama 嵌入模型。有关 OllamaEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

概览

集成详情

提供者	包
Ollama	langchain-ollama

设置

首先，按照这些说明设置并运行一个本地的Ollama实例：

• 下载 并安装 Ollama 到可用的支持平台（包括适用于 Linux 的 Windows 子系统）
• 通过以下方式获取可用的LLM模型ollama pull <name-of-model>
  • 通过模型库查看可用模型的列表
  • 例如，ollama pull llama3
• 这将下载模型的默认标记版本。通常，默认版本指向最新、参数规模最小的模型。

On Mac, the models will be download to ~/.ollama/models

On Linux (or WSL), the models will be stored at /usr/share/ollama/.ollama/models

• 指定感兴趣模型的确切版本，例如 ollama pull vicuna:13b-v1.5-16k-q4_0 （查看此实例中 Vicuna 模型的各种标签）
• 要查看所有已拉取的模型，请使用 ollama list
• 要从命令行直接与模型聊天，请使用 ollama run <name-of-model>
• 查看Ollama 文档以获取更多命令。在终端中运行ollama help也可以查看可用命令。

凭据

Ollama没有内置的认证机制。

要启用模型调用的自动跟踪，请设置您的 LangSmith API 密钥：

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain Ollama 集成位于 langchain-ollama 包中：

%pip install -qU langchain-ollama

Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成嵌入：

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="llama3",
)

API 参考：OllamaEmbeddings

索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既作为索引数据的一部分，也用于稍后检索数据。如需更详细的说明，请参阅我们的RAG教程。

下面，看看如何使用上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在这个例子中，我们将索引和检索一个示例文档在 InMemoryVectorStore 中。

# Create a vector store with a sample text
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

text = "LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications"

vectorstore = InMemoryVectorStore.from_texts(
    [text],
    embedding=embeddings,
)

# Use the vectorstore as a retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Retrieve the most similar text
retrieved_documents = retriever.invoke("What is LangChain?")

# show the retrieved document's content
retrieved_documents[0].page_content

API 参考：InMemoryVectorStore

'LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications'

直接使用

在内部，向量存储和检索器的实现分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 来为 from_texts 和检索 invoke 操作中使用的文本创建嵌入。

你可以直接调用这些方法，为自己的使用场景获取嵌入。

嵌入单个文本

您可以使用 embed_query 嵌入单个文本或文档：

single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

[-0.001288981, 0.006547121, 0.018376578, 0.025603496, 0.009599175, -0.0042578303, -0.023250086, -0.0

嵌入多个文本

您可以嵌入多个文本，使用 embed_documents：

text2 = (
    "LangGraph is a library for building stateful, multi-actor applications with LLMs"
)
two_vectors = embeddings.embed_documents([text, text2])
for vector in two_vectors:
    print(str(vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

[-0.0013138362, 0.006438795, 0.018304596, 0.025530428, 0.009717592, -0.004225636, -0.023363983, -0.0
[-0.010317663, 0.01632489, 0.0070348927, 0.017076202, 0.008924255, 0.007399284, -0.023064945, -0.003

API 参考

有关OllamaEmbeddings功能和配置选项的详细文档，请参阅API参考。

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