使用Ollama和Go基于文本嵌入模型实现文本向量化
原文中文，约7600字，阅读约需18分钟。
📝
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。
❓
Q&A
什么是文本向量化，它的作用是什么？
文本向量化是将文本数据转换为向量形式，以便在向量数据库中存储，从而实现快速的相似度搜索。
Ollama和Go语言如何实现文本向量化？
使用Ollama和Go语言可以通过调用nomic-embed-text v1.5模型的HTTP API来实现文本向量化。
传统文本向量化模型有哪些局限性？
传统模型如词袋模型和主题模型无法有效捕捉词序和语义关系，导致表达能力有限。
预训练文本嵌入模型的优势是什么？
预训练文本嵌入模型如BERT和GPT能够生成高质量的文本嵌入向量，广泛应用于各种NLP任务，具有更强的语义表达能力。
RAG模型在文本向量化中起什么作用？
RAG模型结合检索和生成步骤，利用外部知识库增强生成模型能力，是文本向量化的重要应用。
Gopher部落知识星球提供什么样的学习资源？
Gopher部落知识星球致力于提供高品质的Go语言学习和交流平台，包括技术文章、代码质量分享和互动交流。
🏷️
