Ollama本地安装与Embedding模型配置指南！

知识库领域的 LLM 大模型和 Embedding 大模型有区别么？为什么在 RAG 领域，需要单独设置 embedding 大模型？

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）和嵌入模型（Embedding Model）是自然语言处理（NLP）中的两大关键技术，尤其在知识库构建和信息检索中发挥着重要作用。

尽管它们都属于 NLP 范畴，但它们在功能、应用场景和资源需求上存在显著差异。

Embedding 模型的主要任务是将文本转换为数值向量表示。这些向量可以用于计算文本之间的相似度、进行信息检索和聚类分析。

Embedding 模型的输出是数值向量。计算机在理解词句含义的时候，是不具备能力的，计算机只能看到一段 01010111 这样的结果。然而，人类看到的词句，是赋予了内部的含义，还带了大量的普世认知。

参考台大李宏毅老师的一张图，做一下说明。

当我们人类理解 猫 vs 狗 和 狗 vs 花的差异的时候，能自然的理解，觉得猫和狗是更加相近的物种；而狗和花，一个是动物，另一个是植物，偏差会更多。

那么，如何让计算机能理解这些词背后的含义呢。所使用的技术就是 Embedding。一句话简单说，embedding 就是把计算机无法理解的字词，转换成一个向量矩阵。

比较相似，或者含意比较接近的词向量之间的距离，是更加接近的。比如 dog 和 cat，dog 和 rabbit； 然而，flower 和 dog，就会隔得比较远。

Embedding 模型广泛应用于文本相似度计算、信息检索、聚类和推荐系统。

在大模型知识库领域中，单独设置 Embedding 模型可以降低系统资源占用和响应延迟，特别是在大规模知识库构建和信息检索中，可以极大程度提升经济型和效率。一般的应用包含以下几个部分：

典型应用流程

\1. 知识库构建阶段

• 使用Embedding模型将文档转换为向量，存储向量到向量数据库（如FAISS、Milvus）

\2. 检索阶段

• 用相同的Embedding模型将用户问题转换为向量，在向量数据库中快速检索相似文档

\3. 回答生成阶段

• 将检索到的相关文档作为上下文，使用LLM生成最终答案

推荐的Embedding模型

Crew.ai 官方组件支持的 Embedding 模型有：

• openai：OpenAI 的嵌入模型
• google：Google 的文本嵌入模型
• azure：Azure OpenAI 嵌入
• ollama：使用 Ollama 进行局部嵌入
• vertexai：Google Cloud VertexAI 嵌入
• cohere：Cohere 的嵌入模型
• 基岩版：AWS Bedrock 嵌入
• huggingface： Hugging Face 模特
• watson：IBM Watson 嵌入

接下来，我们看一下如何在本地安装 Ollama 提供的 embedding 模型。本案例选用的是 nomic-embed-text。

项目参考链接：https://ollama.com/search?c=embedding

先激活对应的工作环境。

source crewai-env/bin/activate

每次开始新的终端会话时，都需要重新激活虚拟环境。如果您看到命令提示符前面有 (crewai) 这样的标识，说明环境已经正确激活。

安装依赖

pip install crewai ollama

看到这个代表已经激活

启动 ollama

ollama serve

安装 embedding 模型

ollama pull nomic-embed-text

因为要配置给其他的服务用，所以需要解决 Ollama 的 embedding host获取问题。

要获取 Ollama 的 embedding host，有以下几种方法：

默认地址：

Ollama 默认运行在 http://localhost:11434。如果您是在本地机器上安装的 Ollama，通常不需要更改这个地址。

如果不确定是否这个端口，验证 Ollama 服务是否运行及其地址，可以按照这个方法执行。

# 检查 Ollama 服务状态curl http://localhost:11434/api/version

看到 11434 的监听结果，说明这个端口就是 ollama 的embedding 模型开放的端口。

到这一步，就代表着 ollama 的embedding 模型已经安装成功。可以对接给其他的应用和服务了。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓