文本向量化 #

本文档介绍如何在 Easysearch 中集成和使用预先部署的 Ollama 服务来生成文本嵌入向量。

先决条件 #

需要预先部署好 Ollama 服务，现阶段集成的服务版本是 0.5.4。

可以用以下命令测试服务是否正常：

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "nomic-embed-text:latest",
  "input": "Why is the sky blue?"
}'

配置 Ollama 服务 #

可以通过 ollama_url 配置项指定 Ollama 服务的地址。您可以通过以下 API 查看当前配置：

GET _cluster/settings?flat_settings=true&include_defaults=true&filter_path=*.ollama_url

如果没有修改，会输出默认值：

{
  "defaults": {
    "ollama_url": "http://localhost:11434"
  }
}

REST API #

POST /_ai/embed
{
  "model": "模型名称",
  "input": "文本内容"
}

请求示例 #

POST /_ai/embed
{
  "model": "nomic-embed-text:latest",
  "input": "Llamas are members of the camelid family"
}

批量生成 Embeddings #

可以一次为多个文本生成嵌入向量。

请求格式：

POST /_ai/embed
{
  "model": "模型名称",
  "input": ["文本1", "文本2", ...]
}

示例响应 #

{
  "embeddings": [
    [
      0.00971285,
      0.04449268,
      -0.14063065,
      0.0013162489,
      ......
    ],
    [
      0.010429025,
      0.014321253,
      -0.12902334,
      -0.03530379,
      0.046050403,
      0.04550423,
      ......
    ]
  ]
}

对于批量处理，建议一次发送多个文本而不是多次调用。

如果收到连接错误，请检查 ollama_url 配置是否正确。