Переранжирование текстовых документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Embedding - в Go

Реализация RAG? Вот несколько фрагментов кода на языке Golang.

Содержимое страницы

Этот маленький
Пример кода на Go для переоценки вызывает Ollama для генерации вложений
для запроса и для каждого кандидата документа,
затем сортируя по убыванию косинусной схожести.

Мы уже делали похожую активность - Переоценка с использованием моделей вложений, но это было в python, с другим LLM и почти год назад.

llamas разной высоты - переоценка с использованием ollama

TL;DR

Результат выглядит очень хорошо, скорость составляет 0.128с на документ.
Вопрос считается как документ.
И сортировка и печать также включены в эту статистику.

Потребление памяти LLM: Даже если размер модели на SSD (ollama ls) меньше 3 ГБ

dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M           7e8c9ad6885b    2.9 ГБ

На GPU VRAM это занимает (не немного) больше: 5.5 ГБ. (ollama ps)

NAME                                 ID              SIZE
dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M    7e8c9ad6885b    5.5 ГБ 

Если у вас есть GPU на 8 ГБ - должно быть в порядке.

Тестирование переоценки с вложениями на Ollama - Пример вывода

Во всех трех тестовых случаях переоценка с использованием модели dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M от Ollama была потрясающей! Увидите сами.

У нас есть 7 файлов, содержащих некоторые тексты, описывающие, что их имя файла говорит:

  • ai_introduction.txt
  • machine_learning.md
  • qwen3-reranking-models.md
  • ollama-parallelism.md
  • ollama-reranking-models.md
  • programming_basics.txt
  • setup.log

тестовые запуски:

Тест переоценки: Что такое искусственный интеллект и как работает машинное обучение?

./rnk example_query.txt example_docs/

Используется модель вложений: dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M
Базовый URL Ollama: http://localhost:11434
Обработка файла запроса: example_query.txt, целевая директория: example_docs/
Запрос: Что такое искусственный интеллект и как работает машинное обучение?
Найдено 7 документов
Извлечение вложения запроса...
Обработка документов...

=== РАНЖИРОВАНИЕ ПО СХОДСТВУ ===
1. example_docs/ai_introduction.txt (Оценка: 0.451)
2. example_docs/machine_learning.md (Оценка: 0.388)
3. example_docs/qwen3-reranking-models.md (Оценка: 0.354)
4. example_docs/ollama-parallelism.md (Оценка: 0.338)
5. example_docs/ollama-reranking-models.md (Оценка: 0.318)
6. example_docs/programming_basics.txt (Оценка: 0.296)
7. example_docs/setup.log (Оценка: 0.282)

Обработано 7 документов за 0.899с (среднее: 0.128с на документ)

Тест переоценки: Как Ollama обрабатывает параллельные запросы?

./rnk example_query2.txt example_docs/

Используется модель вложений: dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M
Базовый URL Ollama: http://localhost:11434
Обработка файла запроса: example_query2.txt, целевая директория: example_docs/
Запрос: Как Ollama обрабатывает параллельные запросы?
Найдено 7 документов
Извлечение вложения запроса...
Обработка документов...

=== РАНЖИРОВАНИЕ ПО СХОДСТВУ ===
1. example_docs/ollama-parallelism.md (Оценка: 0.557)
2. example_docs/qwen3-reranking-models.md (Оценка: 0.532)
3. example_docs/ollama-reranking-models.md (Оценка: 0.498)
4. example_docs/ai_introduction.txt (Оценка: 0.366)
5. example_docs/machine_learning.md (Оценка: 0.332)
6. example_docs/programming_basics.txt (Оценка: 0.307)
7. example_docs/setup.log (Оценка: 0.257)

Обработано 7 документов за 0.858с (среднее: 0.123с на документ)

Тест переоценки: Как можно выполнить переоценку документа с использованием Ollama?

./rnk example_query3.txt example_docs/

Используется модель вложений: dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M
Базовый URL Ollama: http://localhost:11434
Обработка файла запроса: example_query3.txt, целевая директория: example_docs/
Запрос: Как можно выполнить переоценку документа с использованием Ollama?
Найдено 7 документов
Извлечение вложения запроса...
Обработка документов...

=== РАНЖИРОВАНИЕ ПО СХОДСТВУ ===
1. example_docs/ollama-reranking-models.md (Оценка: 0.552)
2. example_docs/ollama-parallelism.md (Оценка: 0.525)
3. example_docs/qwen3-reranking-models.md (Оценка: 0.524)
4. example_docs/ai_introduction.txt (Оценка: 0.369)
5. example_docs/machine_learning.md (Оценка: 0.346)
6. example_docs/programming_basics.txt (Оценка: 0.316)
7. example_docs/setup.log (Оценка: 0.279)

Обработано 7 документов за 0.882с (среднее: 0.126с на документ)

Исходный код на Go

Поместите всё в папку и скомпилируйте как

go build -o rnk

Не стесняйтесь использовать его в любых развлекательных или коммерческих целях или загружать его на github, если хотите. Лицензия MIT.

main.go

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"sort"
	"time"

	"github.com/spf13/cobra"
)

var rootCmd = &cobra.Command{
	Use:   "rnk [query-file] [target-directory]",
	Short: "RAG система с использованием вложений Ollama",
	Long:  "Простая RAG система, которая извлекает вложения и ранжирует документы с использованием Ollama",
	Args:  cobra.ExactArgs(2),
	Run:   runRnk,
}

var (
	embeddingModel string
	ollamaBaseURL  string
)

func init() {
	rootCmd.Flags().StringVarP(&embeddingModel, "model", "m", "dengcao/Qwen3-Embedding-4B:Q5_K_M", "Модель вложений для использования")
	rootCmd.Flags().StringVarP(&ollamaBaseURL, "url", "u", "http://localhost:11434", "Базовый URL Ollama")
}

func main() {
	if err := rootCmd.Execute(); err != nil {
		fmt.Println(err)
		os.Exit(1)
	}
}

func runRnk(cmd *cobra.Command, args []string) {
	queryFile := args[0]
	targetDir := args[1]

	startTime := time.Now()

	fmt.Printf("Используется модель вложений: %s\n", embeddingModel)
	fmt.Printf("Базовый URL Ollama: %s\n", ollamaBaseURL)
	fmt.Printf("Обработка файла запроса: %s, целевая директория: %s\n", queryFile, targetDir)

	// Чтение запроса из файла
	query, err := readQueryFromFile(queryFile)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Ошибка чтения файла запроса: %v", err)
	}
	fmt.Printf("Запрос: %s\n", query)

	// Поиск всех текстовых файлов в целевой директории
	documents, err := findTextFiles(targetDir)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Ошибка поиска текстовых файлов: %v", err)
	}
	fmt.Printf("Найдено %d документов\n", len(documents))

	// Извлечение вложений для запроса
	fmt.Println("Извлечение вложения запроса...")
	queryEmbedding, err := getEmbedding(query, embeddingModel, ollamaBaseURL)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Ошибка получения вложения запроса: %v", err)
	}

	// Обработка документов
	fmt.Println("Обработка документов...")
	validDocs := make([]Document, 0)

	for _, doc := range documents {
		embedding, err := getEmbedding(doc.Content, embeddingModel, ollamaBaseURL)
		if err != nil {
			fmt.Printf("Предупреждение: Не удалось получить вложение для %s: %v\n", doc.Path, err)
			continue
		}

		similarity := cosineSimilarity(queryEmbedding, embedding)
		doc.Score = similarity
		validDocs = append(validDocs, doc)
	}

	if len(validDocs) == 0 {
		log.Fatalf("Ни один документ не был обработан успешно")
	}

	// Сортировка по оценке сходства (по убыванию)
	sort.Slice(validDocs, func(i, j int) bool {
		return validDocs[i].Score > validDocs[j].Score
	})

	// Отображение результатов
	fmt.Println("\n=== РАНЖИРОВАНИЕ ПО СХОДСТВУ ===")
	for i, doc := range validDocs {
		fmt.Printf("%d. %s (Оценка: %.3f)\n", i+1, doc.Path, doc.Score)
	}

	totalTime := time.Since(startTime)
	avgTimePerDoc := totalTime / time.Duration(len(validDocs))

	fmt.Printf("\nОбработано %d документов за %.3fs (среднее: %.3fs на документ)\n",
		len(validDocs), totalTime.Seconds(), avgTimePerDoc.Seconds())
}

documents.go

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"path/filepath"
	"strings"
)

func readQueryFromFile(filename string) (string, error) {
	content, err := os.ReadFile(filename)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	return strings.TrimSpace(string(content)), nil
}

func findTextFiles(dir string) ([]Document, error) {
	var documents []Document

	err := filepath.Walk(dir, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
		if err != nil {
			return err
		}

		if !info.IsDir() && isTextFile(path) {
			content, err := os.ReadFile(path)
			if err != nil {
				fmt.Printf("Предупреждение: Не удалось прочитать файл %s: %v\n", path, err)
				return nil
			}

			documents = append(documents, Document{
				Path:    path,
				Content: string(content),
			})
		}

		return nil
	})

	return documents, err
}

func isTextFile(filename string) bool {
	ext := strings.ToLower(filepath.Ext(filename))
	textExts := []string{".txt", ".md", ".rst", ".csv", ".json", ".xml", ".html", ".htm", ".log"}
	for _, textExt := range textExts {
		if ext == textExt {
			return true
		}
	}
	return false
}

embeddings.go

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
)

func getEmbedding(text string, model string, ollamaBaseURL string) ([]float64, error) {
	req := OllamaEmbeddingRequest{
		Model:  model,
		Prompt: text,
	}

	jsonData, err := json.Marshal(req)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	resp, err := http.Post(ollamaBaseURL+"/api/embeddings", "application/json", bytes.NewBuffer(jsonData))
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer resp.Body.Close()

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
		return nil, fmt.Errorf("ошибка API Ollama: %s", string(body))
	}

	var embeddingResp OllamaEmbeddingResponse
	if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&embeddingResp); err != nil {
		return nil, err
	}

	return embeddingResp.Embedding, nil
}

similarity.go

package main

func cosineSimilarity(a, b []float64) float64 {
	if len(a) != len(b) {
		return 0
	}

	var dotProduct, normA, normB float64

	for i := range a {
		dotProduct += a[i] * b[i]
		normA += a[i] * a[i]
		normB += b[i] * b[i]
	}

	if normA == 0 || normB == 0 {
		return 0
	}

	return dotProduct / (sqrt(normA) * sqrt(normB))
}

func sqrt(x float64) float64 {
	if x == 0 {
		return 0
	}
	z := x
	for i := 0; i < 10; i++ {
		z = (z + x/z) / 2
	}
	return z
}

types.go

package main

// OllamaEmbeddingRequest представляет собой payload запроса для API вложений Ollama
type OllamaEmbeddingRequest struct {
	Model  string `json:"model"`
	Prompt string `json:"prompt"`
}

// OllamaEmbeddingResponse представляет собой ответ от API вложений Ollama
type OllamaEmbeddingResponse struct {
	Embedding []float64 `json:"embedding"`
}

// Document представляет собой документ с его метаданными
type Document struct {
	Path    string
	Content string
	Score   float64
}

Полезные ссылки