Ollama 嵌入模型教程:CLI、Python 与 JS 生成文本向量指南

本文详解 Ollama 嵌入模型,推荐 embeddinggemma 等模型。介绍如何通过 CLI、cURL、Python 及 JavaScript 生成文本嵌入向量,适用于语义检索、RAG 及向量数据库场景,包含单条与批量生成代码示例及向量维度说明。

Java

Ollama 思考模型指南:Qwen3/DeepSeek R1 开启推理轨迹 API 与 CLI 教程

本文介绍 Ollama 支持思考能力的 AI 模型,如 Qwen3 和 DeepSeek R1。详解如何在 API 和 CLI 中启用 thinking 功能,分离推理轨迹与最终答案。提供 Python、JavaScript 及 cURL 代码示例,涵盖流式与非流式传输配置,帮助用户透明化模型逻辑推导过程。

Java

Ollama 结构化输出教程:强制 JSON 模式与 Python/JS 实战指南

本文详解 Ollama 结构化输出方法,演示如何通过 cURL、Python 和 JavaScript 调用 API 生成一致 JSON 格式。介绍使用 JSON Schema、Pydantic 和 Zod 强制模型输出结构,实现可靠的数据提取与图像描述,适合开发者快速集成大模型应用。

AI

Ollama 流式传输教程:Python 与 JavaScript 启用 stream 参数完整代码示例

本文详解 Ollama 流式传输功能,对比 REST API 与 SDK 默认设置差异。提供 Python 和 JavaScript 调用示例,演示如何设置 stream 参数启用流式渲染,并处理模型思考过程与回答内容的实时输出,助您实现打字机效果。

AI

简单说说机器学习的无监督学习(Unsupervised Learning)

本文详解机器学习无监督学习,阐述在无标签数据下模型自动挖掘结构与规律的核心思想。涵盖聚类、降维、异常检测及生成模型等关键任务与算法。对比监督学习,分析其优缺点及应用场景,助您快速掌握 AI 智能基础。

AI

简单说说机器学习的监督学习(Supervised Learning)

什么是监督学习?本文用最简单的 “猫狗识别” 例子,通俗易懂讲解监督学习原理、基本流程、核心思想、分类(分类任务与回归任务)、常见算法、损失函数与优化,以及监督学习优缺点和与无监督、强化学习的区别,零基础也能快速看懂。

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快速了解机器学习

机器学习是人工智能的核心分支,通俗讲就是让电脑“从数据中学习”!用教小狗学本领的例子,轻松理解监督/无监督/强化学习,看懂其核心逻辑与实际应用。

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2026年2月 DB-Engines 数据库排名

2026年2月 DB-Engines 数据库排名

程序员

2026年2月TIOBE编程语言排名 —— 领域特定语言对 Python 的领先地位构成挑战

Python 目前是全球最受欢迎的编程语言,领先其最接近的竞争对手 10 多个百分点。从绝对数值来看,Python 在 2025 年 7 月达到了 popularity 峰值,市场份额为 26.98%。尽管它仍保持着主导地位,但本月其份额已下降至 21.81%。

程序员

LangChain4j 错误:In order to use @MemoryId, please configure the ChatMemoryProvider on the xxx

本文将介绍如何解决“In order to use @MemoryId, please configure the ChatMemoryProvider on the xxx”错误。

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