5.2.2、【AI技术新纪元：Spring AI解码】Ollama Embeddings

Ollama Embeddings

使用Ollama，你可以在本地运行各种大型语言模型（LLMs），并生成嵌入(embeddings)。Spring AI支持使用OllamaEmbeddingClient的Ollama文本嵌入。

嵌入是一个由浮点数组成的向量（列表）。两个向量之间的距离用来衡量它们的相关性。较小的距离表明高度相关，较大的距离表明低度相关。

先决条件

首先，你需要在本地机器上运行Ollama。

请参阅官方Ollama项目的README文件，以开始在本地机器上运行模型。

注意，安装ollama run llama2将下载一个4GB的docker镜像。

添加仓库和BOM

Spring AI的工件发布在Spring Milestone和Snapshot仓库中。请参阅仓库部分，将这些仓库添加到你的构建系统中。

为了帮助依赖项管理，Spring AI提供了一个BOM（物料清单），以确保整个项目中使用一致的Spring AI版本。请参阅依赖项管理部分，将Spring AI BOM添加到你的构建系统中。

自动配置

Spring AI为Azure Ollama Embedding Client提供了Spring Boot自动配置。要启用它，请将以下依赖项添加到你的Maven pom.xml文件中：

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