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使用Ollama
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使用Ollama
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为什么选择Ollama?
流行的Ollama模型
理解嵌入模型
常见嵌入模型
RAG(检索增强生成)
高级设置
最佳实践
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使用Ollama
使用Ollama作为私有AI解决方案的全面指南
为什么选择Ollama?
隐私优势
本地处理
:所有计算在您的设备上进行
数据控制
:您的信息永不离开您的系统
无云依赖
:无需互联网连接即可工作
经济实惠
:没有API使用费
技术优势
可定制
:根据您的需求微调模型
开源
:透明且社区驱动
资源高效
:针对桌面使用优化
易于集成
:简单的API接口
流行的Ollama模型
通用模型
Llama2
:Meta强大的开源模型
变体:7B、13B、70B
性能和资源使用的良好平衡
Mistral
:卓越的性能与尺寸比
强大的推理能力
高效的7B参数模型
Neural Chat
:针对对话任务优化
自然对话流程
良好的上下文理解
理解嵌入模型
嵌入模型将文本转换为数值向量,实现:
语义搜索能力
内容相似性匹配
上下文感知响应
常见嵌入模型
可用选项
Nomic-Embed
:高效的通用嵌入
BGE-Embed
:强大的多语言支持
MXBAI-Embed
:针对亚洲语言优化
RAG(检索增强生成)
RAG工作原理
文档处理
:
文本被分割成块
块被转换为嵌入
嵌入存储在向量数据库中
查询处理
:
用户查询被转换为嵌入
检索相似文档
向LLM提供上下文
响应生成
:
LLM使用检索的上下文生成响应
确保准确性和相关性
高级设置
Ollama设置
最佳实践
考虑您的硬件能力:
大型模型需要更多RAM
GPU加速提升性能
建议使用SSD存储嵌入
为获得最佳结果:
将模型文件存储在快速存储设备上
定期更新嵌入索引
监控响应质量
逐步调整参数
开始使用
安装Ollama
选择适当的模型
配置嵌入设置
使用示例查询测试
根据需要微调参数
通过遵循本指南,您可以建立一个私有、高效的AI工作流程,同时保持对数据和流程的完全控制。
助手
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