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为什么选择Ollama?

  • 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
  • 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

  • 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

  • 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 安装Ollama
  2. 选择适当的模型
  3. 配置嵌入设置
  4. 使用示例查询测试
  5. 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。