使用 Ollama 实现矢量搜索的部分

第 1 部分介绍了使用 pgvector 设置的 PostgreSQL，第 2 部分使用 OpenAI 嵌入实现了向量搜索。最后一部分演示如何使用 Ollama 在本地运行矢量搜索！ ✨

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内容

• 内容
• 为什么是奥拉马？
• 使用 Docker 设置 Ollama
• 数据库更新
• 实施
• 搜索查询
• 性能提示
• 故障排除
• OpenAI 与 Ollama
• 总结

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为什么是奥拉马？ ？

Ollama 允许您在本地运行 AI 模型：

• 离线操作，更好的数据隐私
• 无 API 成本
• 快速响应时间

我们将在 Ollama 中使用 nomic-embed-text 模型，该模型创建 768 维向量（相比之下 OpenAI 为 1536 维）。

使用 Docker 设置 Ollama ？

要将 Ollama 添加到您的 Docker 设置中，请将此服务添加到 compose.yml：

services:
  db:
    # ... (existing db service)

  ollama:
    image: ollama/ollama
    container_name: ollama-service
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama

  data_loader:
    # ... (existing data_loader service)
    environment:
      - OLLAMA_HOST=ollama
    depends_on:
      - db
      - ollama

volumes:
  pgdata:
  ollama_data:

然后，启动服务并拉取模型：

docker compose up -d

# Pull the embedding model
docker compose exec ollama ollama pull nomic-embed-text

# Test embedding generation
curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "nomic-embed-text",
  "input": "Hello World"
}'

数据库更新？

更新数据库以存储 Ollama 嵌入：

-- Connect to the database
docker compose exec db psql -U postgres -d example_db

-- Add a column for Ollama embeddings
ALTER TABLE items
ADD COLUMN embedding_ollama vector(768);

对于全新安装，请更新 postgres/schema.sql：

CREATE TABLE items (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    item_data JSONB,
    embedding vector(1536),        # OpenAI
    embedding_ollama vector(768)   # Ollama
);

执行 ？

更新requirements.txt以安装Ollama Python库：

ollama==0.3.3

以下是 load_data.py 的示例更新，用于添加 Ollama 嵌入：

import ollama  # New import

def get_embedding_ollama(text: str):
    """Generate embedding using Ollama API"""
    response = ollama.embed(
        model='nomic-embed-text',
        input=text
    )
    return response["embeddings"][0]

def load_books_to_db():
    """Load books with embeddings into PostgreSQL"""
    books = fetch_books()

    for book in books:
        description = (
            f"Book titled '{book['title']}' by {', '.join(book['authors'])}. "
            f"Published in {book['first_publish_year']}. "
            f"This is a book about {book['subject']}."
        )

        # Generate embeddings with both OpenAI and Ollama
        embedding = get_embedding(description)                # OpenAI
        embedding_ollama = get_embedding_ollama(description)  # Ollama

        # Store in the database
        store_book(book["title"], json.dumps(book), embedding, embedding_ollama)

请注意，为了清楚起见，这是一个简化版本。完整的源代码在这里。

如您所见，Ollama API 结构与 OpenAI 类似！

搜索查询 ?

使用 Ollama 嵌入检索相似项目的搜索查询：

-- View first 5 dimensions of an embedding
SELECT
    name,
    (replace(replace(embedding_ollama::text, '[', '{'), ']', '}')::float[])[1:5] as first_dimensions
FROM items;

-- Search for books about web development:
WITH web_book AS (
    SELECT embedding_ollama FROM items WHERE name LIKE '%Web%' LIMIT 1
)
SELECT
    item_data->>'title' as title,
    item_data->>'authors' as authors,
    embedding_ollama  (SELECT embedding_ollama FROM web_book) as similarity
FROM items
ORDER BY similarity
LIMIT 3;

性能提示？

添加索引

CREATE INDEX ON items
USING ivfflat (embedding_ollama vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);

资源要求

• RAM：该型号约 2GB
• 第一个查询：模型加载预计会有轻微延迟
• 后续查询：~50ms 响应时间

GPU支持

如果处理大型数据集，GPU 支持可以大大加快嵌入生成速度。详情请参考 Ollama Docker 镜像。

故障排除？

连接被拒绝错误

Ollama 图书馆需要知道在哪里可以找到 Ollama 服务。在 data_loader 服务中设置 OLLAMA_HOST 环境变量：

data_loader:
  environment:
    - OLLAMA_HOST=ollama

找不到型号错误

手动拉取模型：

docker compose exec ollama ollama pull nomic-embed-text

或者，您可以添加一个脚本，使用 ollama.pull() 函数在 Python 代码中自动拉取模型。点击此处了解更多详情。

高内存使用率

• 重启 Ollama 服务
• 考虑使用较小的模型

OpenAI 与 Ollama ⚖️

Feature	OpenAI	Ollama
Vector Dimensions	1536	768
Privacy	Requires API calls	Fully local
Cost	Pay per API call	Free
Speed	Network dependent	~50ms/query
Setup	API key needed	Docker only

包起来 ？

本教程仅介绍如何使用 Ollama 设置本地矢量搜索。现实世界的应用程序通常包含附加功能，例如：

• 查询优化和预处理
• 混合搜索（与全文搜索相结合）
• 与网络界面集成
• 安全和性能考虑因素

完整的源代码，包括使用 FastAPI 构建的简单 API，可在 GitHub 上获取。欢迎 PR 和反馈！

资源：

• Ollama 文档
• Ollama Python 库
• Ollama 嵌入模型

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有问题或反馈吗？请在下面发表评论！ ？

以上是使用 Ollama 实现矢量搜索的部分的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！