Переранжирование текстовых документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Embedding - в Go
Реализация RAG? Вот несколько фрагментов кода на языке Golang.
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.
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
- Справочник Ollama
- Модели вложений и переоценки Qwen3 на Ollama: производительность на уровне состояния искусства
- https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation
- Установка и настройка расположения моделей Ollama
- Как Ollama обрабатывает параллельные запросы
- Написание эффективных промтов для LLM
- Тестирование LLM: gemma2, qwen2 и Mistral Nemo на Ollama
- Сравнение LLM: Mistral Small, Gemma 2, Qwen 2.5, Mistral Nemo, LLama3 и Phi - на Ollama
- Тест: Как Ollama использует производительность Intel CPU и эффективные ядра
- Переоценка с использованием моделей вложений на Ollama в Python
- Сравнение способности LLM к резюмированию
- Облачные поставщики LLM