我正在尝试通过使用RAG在本地计算机上与pdf聊天来构建ollama用法。我遵循了这个GitHub存储库：https://github.com/tonykipkemboi/ollama_pdf_rag/tree/main问题是当我运行代码时，没有错误，但代码将在嵌入时停止并会之后停止。我已附上所有可能的日志以及ollama

我已经构建了一个像这样的RAG系统：defformat_docs(docs):return"\n\n".join(doc.page_contentfordocindocs)response_schemas=[ResponseSchema(name="price",description="Price",type="float"),ResponseSchema(

我使用的是langchainHuggingFaceEmbeddings模型：dunzhang/stella_en_1.5B_v5。当我查看https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard时，我可以看到型号是8192。但当我这样做时len(embed_model.embed_query("heyyou"))它给了我1024。请问为什么会有这种差

我尝试过使用100_000、20_000，但似乎只有10_000是可能的：fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI()messages={"role":"user","content":"Hello"}completion=client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini&q

当我想从requirements.txt安装langchain库时，我得到ImportError:cannotimportname'pre_init'from'langchain_core.utils'我尝试使用这些命令从终端安装库：pipinstallgigachainpipinstallgigachatpipinstall-Ulangchain-community并且它正在工作，所以我使

我有一个非常简单的代码，如下所示：fromllama_index.embeddings.huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingembed_model=HuggingFaceEmbedding(model_name="meta-llama/Meta-Llama-3-8B")我看到这个模型，meta-llama/Meta-Llama-3-8B，只有4.5GB，而我有16GBRAM，最多只使用20

我目前正在使用LangChain库开展一个项目，我想从向量数据库中检索相关文档，然后使用OllamaLLM根据这些文档生成答案。以下是我当前的实现：importlogginglogging.basicConfig()logging.getLogger("langchain.retrievers.multi_query").setLevel(logging.INFO)#Defin

在此输入代码我当前正在尝试安装“microsoft/Florence-2-large”模型并遵循文档在其github页面上提供。运行pipinstall时flash-attn--no-build-isolation我抛出此错误：Collectingflash_attnUsingcachedflash_attn-2.5.9.post1.tar.gz(2.6MB)Install

我目前正在使用Huggingface中的SFTTrainer微调LLama模型。但是，我提出了一个问题，我无法通过文档回答（至少，它有点模糊）。我的数据集包含从20个令牌到5k个令牌的样本。目前我正在使用|||和max_seq_length=512,.packing=True但是，我不清楚的是，具

我运行了一个脚本来获取ngrokurl：importasyncio#SetLD_LIBRARY_PATHsothesystemNVIDIAlibraryos.environ.update({'LD_LIBRARY_PATH':'/usr/lib64-nvidia'})asyncdefrun_process(cmd):print('>>>starting',*cmd)p