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Ollama是一个支持多种大型语言模型(LLMs)的平台,允许用户在本地运行这些模型并生成嵌入(embeddings)。嵌入是一个由浮点数组成的向量,用于表示文本序列的关联关系。在Ollama中,嵌入模型可以用来支持各种应用,如文本检索、文本生成等。
在Spring Boot中使用Ollama Embeddings,可以允许开发者在本地环境中利用大型语言模型(LLMs)生成文本嵌入,从而支持各种文本处理和分析任务。以下是一个关于如何在Spring Boot项目中集成和使用Ollama Embeddings的详细指南,包括步骤和实例。
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
或者,如果不使用Spring Boot Starter,可以单独添加spring-ai-ollama依赖。
import org.springframework.ai.ollama.OllamaApi; import org.springframework.ai.ollama.OllamaEmbeddingClient; import org.springframework.ai.ollama.OllamaOptions; import org.springframework.ai.ollama.model.Document; import org.springframework.ai.ollama.model.EmbeddingResponse; import org.springframework.ai.ollama.model.VectorStore; import org.springframework.ai.ollama.model.SimpleVectorStore; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class OllamaEmbeddingExample { public static void main(String[] args) { // 创建Ollama API客户端 OllamaApi ollamaApi = new OllamaApi(); // 创建Ollama Embedding客户端,并指定模型 OllamaEmbeddingClient embeddingClient = new OllamaEmbeddingClient(ollamaApi) .withDefaultOptions(OllamaOptions.create().withModel("gemma")); // 创建向量存储,用于保存文本嵌入 VectorStore vectorStore = new SimpleVectorStore(embeddingClient); // 添加一些文本到向量存储中 List<Document> documents = List.of( new Document("白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。"), new Document("青山依旧在,几度夕阳红。白发渔樵江渚上,惯看秋月春风。"), // 添加更多文档... ); vectorStore.add(documents); // 使用Scanner接收用户输入 Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入关键词进行搜索: "); String keyword = scanner.nextLine(); // 执行相似度搜索 List<Document> searchResults = vectorStore.similaritySearch(keyword); // 输出搜索结果 System.out.println("查询结果:"); for (Document doc : searchResults) { System.out.println(doc.getContent()); } // 关闭Scanner scanner.close(); } }
Spring Boot与Ollama Embeddings的结合使用为开发者提供了一种高效、灵活的文本处理和分析方案。通过集成Ollama Embeddings,Spring Boot应用可以轻松地实现文本嵌入、文本相似度计算等功能,从而满足各种业务需求。
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