ollama嵌入应用

使用 ollama.embeddings 生成的向量（通常是一个高维浮点数数组）可以应用于多种自然语言处理（NLP）任务。以下是具体的使用方法和场景：

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1. 理解向量含义

生成的向量是输入文本（如 '黄瓜的价格是五磅十五便士'）在模型语义空间中的数学表示。每个维度代表模型学到的抽象特征（如语义、语法、上下文等），但具体含义不可直接解读。

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2. 常见应用场景

(1) 语义相似度计算

• 用途：比较两段文本的语义相似性（如问答匹配、重复检测）。
• 方法：计算两个向量的余弦相似度或欧氏距离。

    import ollama
  import numpy as np
  from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
  
  # 生成嵌入向量（提取.data字段）
  response1 = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='黄瓜的价格是五磅十五便士')
  a = response1.embedding  # 假设返回对象有.data字段
  
  response2 = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='黄瓜的价格是五磅十五便士')
  embedding2 = response2.embedding
  
  # 计算余弦相似度
  similarity = cosine_similarity([a], [embedding2])[0][0]
  print(f"相似度: {similarity:.4f}")

(2) 文本分类

• 用途：将文本归类到预定义类别（如情感分析、主题分类）。
• 方法：用嵌入向量训练分类模型（如SVM、逻辑回归）。

  from sklearn.svm import SVC
  
  # 假设已有标签数据
  X_train = [embedding1, embedding2, ...]  # 训练集嵌入向量
  y_train = [0, 1, ...]                    # 对应标签
  
  clf = SVC()
  clf.fit(X_train, y_train)
  
  # 预测新文本
  new_embedding = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='新文本')
  predicted_label = clf.predict([new_embedding])

(3) 聚类分析

• 用途：发现文本中的潜在主题或群体。
• 方法：使用K-Means等聚类算法。

  from sklearn.cluster import KMeans
  
  embeddings = [embedding1, embedding2, ...]  # 多个文本的嵌入向量
  kmeans = KMeans(n_clusters=3)
  kmeans.fit(embeddings)
  print(kmeans.labels_)  # 输出每个文本的聚类标签

(4) 信息检索

• 用途：构建搜索引擎或推荐系统。
• 方法：将查询文本和文档库的嵌入向量存入向量数据库（如FAISS、Pinecone），进行最近邻搜索。

  import faiss
  
  # 假设有文档库的嵌入向量
  embeddings = np.array([embedding1, embedding2, ...]).astype('float32')
  dim = embeddings.shape[1]
  index = faiss.IndexFlatL2(dim)  # 创建L2距离的索引
  index.add(embeddings)
  
  # 查询相似文档
  query_embedding = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='查询文本')
  D, I = index.search(np.array([query_embedding]), k=5)  # 返回最相似的5个文档

(5) 作为特征输入其他模型

• 用途：将嵌入向量作为下游任务（如机器翻译、摘要生成）的附加特征。

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3. 注意事项

1. 模型一致性：确保比较的向量来自同一模型（如 qwen2.5:0.5b），不同模型的嵌入空间可能不兼容。
2. 归一化：计算相似度前，可对向量做L2归一化（vector /= np.linalg.norm(vector)），使余弦相似度更稳定。
3. 性能优化：大规模应用时需使用高效向量数据库（如Milvus、Weaviate）。

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4. 示例代码（完整流程）

import ollama
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 生成嵌入向量
embedding1 = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='黄瓜的价格是五磅十五便士')
embedding2 = ollama.embeddings(model='qwen2.5:0.5b', prompt='西瓜售价十英镑')

# 计算相似度
sim = cosine_similarity([embedding1], [embedding2])[0][0]
print(f"语义相似度: {sim:.4f}")

# 输出示例（假设结果）
# 语义相似度: 0.8723

通过以上方法，你可以将生成的向量转化为实际业务价值，如智能客服、推荐系统或内容分析。

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