embeddings在使用硅基流动RAG的时候，报错，则专用Ollama本地对数据进行RAG

最新推荐文章于 2025-05-25 17:01:54 发布
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[models] Bad Request Error, 429 Client Error:Too Many Requests for url: https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings

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【Langchain构建Deepseek RAG知识库】Weaviate集成与知识库导入(最新版本)
少说，多做
03-18 163
随着数据量的不断增长，传统的搜索方法已无法满足用户对精准信息的需求。RAG作为一种新兴的信息检索方式，通过结合深度学习模型的生成能力与精确的信息检索技术，提供了一种全新的解决方案。而Weaviate作为一个高性能的向量搜索引擎，能够高效地存储和查询大规模的数据集，非常适合与RAG架构集成。为了便于处理和优化存储，我们首先需要定义一个文本分割器，用于将大段落的文本切割成更小的部分。这有助于提高后续步骤中生成嵌入向量的精度和效率。
19、RAG的原理及代码实战（2）pipeline介绍
Andy_shenzl的博客
02-07 693
需要注意的是，在RAG检索时，所有切分的文本，不管其长度是多少，都会转换为一个词向量，也就是每一个切片是一个词向量表示。如果不方便注册openai模型时，可以考虑使用国内在线词向量模型，当然也可以使用ollama等工具部署本地的词向量模型。相似度计算是指使用查询向量在嵌入模型生成的向量空间中检索与问题最相关的文本块。有了向量表示后，需要使用向量来计算不同向量之间的相似度，计算的方法有很多，这里以余弦相似度为例来介绍。这里以硅基流动的在线模型为例，需要的也可以注册使用。编写获取向量之间相似度计算的函数。
硅基流动免费模型API调用
2401_82750289的博客
10-18 6777
推荐一个网站https://cloud.siliconflow.cn/i/wLHLnn22。硅基流动，新用户送14块钱的付费额度，还有一系列可以免费调用的模型。
ragflow报错处理- [ERROR]Fail to bind embedding model
旻的博客
03-23 1066
该报错由于知识库所选的embedding模型访问受限导致的，也就是说可能使用了非内置的模型制作数据，而那个模型使用不了。重新创建知识库使用内置embedding模型作处理。
如何在 Zotero 中接入 DeepSeek 大模型？基于 Awesome GPT 插件的高效文献阅读指南
minpengyuanBITer的博客
05-25 1288
本文介绍了如何将开源大模型 DeepSeek 接入文献管理工具 Zotero，通过安装 Awesome GPT 插件，实现文献的智能总结、问答与自动笔记生成。我们重点演示了使用“硅基流动 API”作为桥梁，将 DeepSeek 模型顺利集成到 Zotero 中，弥补了 DeepSeek 官方未开放标准 API 的缺陷。文章包含完整配置步骤、图文详解、错误示例对比与实际使用效果展示，帮助科研工作者打造一个真正懂文献、会提问的 AI 阅读助手。适用于科研学习、自动化文献笔记与知识整理场景。
大模型免费api调用系列：硅基流动
湘潭大学-数学-范里明
02-19 864
使用多家平台发现，是我发现的第一家同时提供免费的大模型api、嵌入模型api和重排序模型api的平台，很高兴跟大家分享这个消息，注册烦请填写邀请码：1qZVBGKZ，会赠送14元的额度用于付费的模型使用。这里分享通过python代码调用api输出内容的示例，其他代码也可参考官方给的示例哦。
Cherry Studio搭建本地知识库，让DeepSeek R1发挥最大实力，彻底告别硬件限制！
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m0_59164304的博客
02-07 4万+
今天我们——借助硅基流动的 API 接口，让你轻松接入DeepSeek R1模型，体验满血复活版R1的强大功能。今天给大家介绍一个新的工具，Cherry Studio，一款聚合主流大语言模型服务的桌面工具。它通过直观的可视化界面和远程API接口，实现了跨平台调用各类模型，既降低了对本地硬件的依赖，又大幅提升了使用效率，为大家搭建高效知识库提供了全新思路。打开Cherry官网：https://cherry-ai.com/download选择适配自己操作系统的版本进行下载。
书生大模型 基础关卡 --- 第4关：InternLM + LlamaIndex RAG 实践
vaylove的博客
02-03 581
书生大模型 基础关卡 --- 第4关：InternLM + LlamaIndex RAG 实践
书生大模型基础岛第四关InternLM + LlamaIndex RAG 实践
m0_50315078的博客
11-26 1038
因为llamaindex使用本地需要冗杂的配置，并且下载了很久都没有反应，尤其是调用(时好时坏，我怀疑是NLTK那里出问题了，但是没有证据)，在学习完成RAG原理后我使用langchain实现了这个章节，这里embedding用到了豆包的embedding模型，需要自己去火山方舟引擎申请你自己的id和key，下一个章节我会使用llamaindex实现RAG。此时，信息提取的基本方式就是把问题也转换为向量，然后去和向量数据库中的各个向量进行比较，提取最接近的信息。在这一步的代码部分，我们会创建一个聊天模型。
书生大模型实战营L1G4000 - InternLM + LlamaIndex RAG 实践
Ameliorating的博客
12-31 2195
正式介绍检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术以前，大家不妨想想为什么会出现这样一个技术。给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重。第一种方式，改变了模型的权重即进行模型训练，这是一件代价比较大的事情，大语言模型具体的训练过程，可以参考。第二种方式，并不改变模型的权重，只是给模型引入格外的信息。
ragflow 硅基流动
03-19
RAGFlow 是由硅基流动团队开发的一款开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成）引擎，旨在解决从大量非结构化数据中快速获取有效信息的需求[^1]。该工具通过深度文档理解技术实现高质量的信息处理...
对接RAGflow的API接口报错
xuukai的博客
03-08 1152
data: 包含了一个数据集的详细信息。- code: 0 (表示成功)- name: "知识库"1. 状态码是200，表示请求成功。
使用 硅基流动+Doris+DeepSeek搭建RAG知识库（保姆级教程）
zxg的博客
04-25 2879
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）是一种将知识库检索与大语言模型生成相结合的技术架构。
手把手实战！基于DeepSeek与CherryStudio的RAG本地知识库搭建指南
银行信息系统架构详解
04-14 215
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）生成（Generation）的技术，旨在通过引入外部知识库来增强模型的生成能力。简单来说，RAG 让模型在回答问题时，能够像“查百科全书”一样，从外部知识库中检索相关信息，并生成更准确、更丰富的答案。本篇提供两种方式实战RAG。1、使用硅基流动提供的DeepSeek API+CherryStudio搭建本地知识库。
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springboot基于起点小说网数据的文本分析系统设计与实现_7134v95o_kk003.zip
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【Java开发工具】Maven下载安装与配置教程：项目管理和构建自动化工具详细指南
07-08
内容概要：本文详细介绍了Maven的下载、安装与配置方法。Maven是基于项目对象模型（POM）的概念，用于项目管理和构建自动化的工具，能有效管理项目依赖、规范项目结构并提供标准化的构建流程。文章首先简述了Maven的功能特点及其重要性，接着列出了系统要求，包括操作系统、磁盘空间等。随后，分别针对Windows、macOS和Linux系统的用户提供了详细的下载和安装指导，涵盖了解压安装包、配置环境变量的具体操作。此外，还讲解了如何配置本地仓库和镜像源（如阿里云），以优化依赖项的下载速度。最后，给出了常见的错误解决方案，如环境变量配置错误、JDK版本不兼容等问题的处理方法。 适合人群：适用于初学者以及有一定经验的Java开发人员，特别是那些希望提升项目构建和依赖管理效率的技术人员。 使用场景及目标： ①帮助开发者掌握Maven的基本概念和功能特性； ②指导用户完成Maven在不同操作系统上的安装与配置； ③教会用户如何配置本地仓库和镜像源以加快依赖项下载； ④解决常见的安装和配置过程中遇到的问题。 阅读建议：由于Maven的安装和配置涉及多个步骤，建议读者按照文中提供的顺序逐步操作，并仔细检查每个环节的细节，尤其是环境变量的配置。同时，在遇到问题时，可参考文末提供的常见问题解决方案，确保顺利完成整个配置过程。
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