CentOS 7部署Ollama运行DeepSeek模型教程

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六、向量检索与文档问答

1. 向量模型部署（nomic-embed-text）

▶ 模型特性说明

• 核心作用：将文本转换为高维向量，用于语义相似度计算
• 运行模式：无需单独后台运行，由Ollama自动管理
• 存储路径：下载后存储在~/.ollama/models目录
• 内存占用：约1.2GB内存

▶ 详细安装步骤

# 步骤1：拉取模型（需保持Ollama服务运行）  
ollama pull nomic-embed-text  

# 查看下载进度（新开终端执行）  
watch -n 1 "du -sh ~/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/*"  
# 输出示例：  
# 1.2G    /root/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/nomic-embed-text  

# 步骤2：验证安装  
ollama list  
# 应显示：  
# NAME                SIZE    MODIFIED       
# nomic-embed-text    1.2 GB  3 minutes ago  

# 步骤3：API调用测试  
curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{  
  "model": "nomic-embed-text",  
  "prompt": "人工智能的发展历程"  
}'  
# 返回的JSON中包含1536维向量数据

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2. 知识库管理实战

▶ 文档预处理（格式要求）

格式	预处理命令	说明
PDF	pdftotext 手册.pdf	转换为纯文本（需安装poppler-utils）
Word	libreoffice --headless --convert-to txt 文档.docx	需安装LibreOffice
网页	lynx -dump 网页.html > 网页.txt	提取正文内容

# 安装文档处理工具  
yum install poppler-utils libreoffice lynx -y  

# 示例：将PDF转换为文本  
pdftotext 产品手册.pdf 产品手册.txt  

# 创建结