使用Ollama和Go基于文本嵌入模型实现文本向量化
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原文中文，约7600字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了基于RAG+大模型的中文文本向量化方法和发展历程，包括传统模型的局限性和预训练文本嵌入模型的优势。同时，文章还提供了使用Ollama和Go语言实现文本向量化的示例代码。最后，文章推荐了Gopher部落知识星球作为学习和交流平台，并推荐了DigitalOcean的主机计划。
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关键要点
- 基于RAG+大模型的应用成为AI领域热门方向。
- RAG结合检索和生成步骤，利用外部知识库增强生成模型能力。
- 文本向量化是将文本数据存储在向量数据库以实现快速相似度搜索的关键步骤。
- 文本向量化方法经历了词袋模型、主题模型、词嵌入到预训练文本嵌入模型的演变。
- 传统模型的局限性在于无法有效捕捉词序和语义关系。
- 预训练语言模型（如BERT、GPT）能够生成高质量的文本嵌入向量，广泛应用于NLP任务。
- Ollama和Go语言可以实现文本数据的向量化处理。
- 选择Nomic AI的nomic-embed-text v1.5模型进行文本向量化。
- 使用Ollama的HTTP API进行文本向量化的示例代码。
- Gopher部落知识星球是学习和交流Go语言的平台。
- DigitalOcean发布了新的主机计划，入门级Droplet配置升级。
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