Partie 3 : Implémentation de la recherche de vecteurs avec Ollama

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La première partie couvrait PostgreSQL avec la configuration de pgvector, et la partie 2 implémentait la recherche vectorielle à l'aide d'OpenAI...

La première partie couvrait PostgreSQL avec la configuration de pgvector et la partie 2 implémentait la recherche de vecteurs à l'aide des intégrations OpenAI. Cette dernière partie montre comment exécuter une recherche vectorielle localement à l'aide d'Ollama ! ✨

Contenu

  • Contenu
  • Pourquoi Ollama ?
  • Configurer Ollama avec Docker
  • Mises à jour de la base de données
  • Mise en œuvre
  • Requêtes de recherche
  • Conseils de performances
  • Dépannage
  • OpenAI contre Ollama
  • Conclure

Pourquoi Ollama ? 🦙

Ollama vous permet d'exécuter des modèles d'IA localement avec :

  • Fonctionnement hors ligne pour une meilleure confidentialité des données
  • Aucun frais d'API
  • Temps de réponse rapides

Nous utiliserons letexte-intégré-nomiquemodèle dans Ollama, qui crée des vecteurs à 768 dimensions (par rapport aux 1536 dimensions d'OpenAI).

Configurer Ollama avec Docker 🐳

Pour ajouter Ollama à votre configuration Docker, ajoutez ce service àcomposer.yml:

services : db : # ... (service de base de données existant) ollama : image : ollama/ollama nom_du conteneur : ollama-service ports : - "11434:11434" volumes : - ollama_data:/root/.ollama data_loader : # ... ( service data_loader existant) environnement : - OLLAMA_HOST=ollama depend_on : - db - ollama volumes : pgdata : ollama_data :
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Ensuite...
[Courte citation de 8% de l'article original]