RAG怎么向量化？向量化文件存放在哪里？Ollama deepseek-R1 1.5b

在构建基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的系统时，向量化是核心步骤之一。它涉及将文本数据转换为数值向量，以便能够高效地进行相似性搜索和检索。以下是关于如何向量化以及向量化文件存放位置的详细说明。

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1. 向量化的过程

(1) 文本嵌入

向量化的核心是将文本数据转化为高维向量表示（Embedding）。通常使用预训练的语言模型来生成这些向量。以下是常见的方法：

• 使用 Sentence Transformers：

  • Sentence Transformers 是一个强大的库，可以将文本直接转换为高质量的嵌入向量。
  • 示例代码：

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    # 加载预训练模型
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    
    # 将文本转换为向量
    texts = ["这是一个示例句子", "这是另一个示例"]
    embeddings = model.encode(texts)
    print(embeddings.shape)  # 输出：(2, 384)，其中 384 是向量维度

• 使用 Ollama 的 deepseek-R1 模型：

  • 如果你希望直接使用 Ollama 的 deepseek-R1 模型生成嵌入向量，可以通过调用其 API 来实