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AI之FastAPI+ollama调用嵌入模型OllamaBgeEmbeddings

以下是对该 FastAPI 代码的逐行解析和详细说明:


代码结构概览

from fastapi import Depends  # 导入依赖注入模块def get_embedder():return OllamaBgeEmbeddings(base_url="http://ollama-cluster:11434",timeout=30,max_retries=5)@app.post("/embed")
async def embed_text(text: str,embedder: OllamaBgeEmbeddings = Depends(get_embedder)
):return {"embedding": embedder.embed_query(text)}

逐行代码解析

1. 依赖项定义
def get_embedder():return OllamaBgeEmbeddings(base_url="http://ollama-cluster:11434",timeout=30,max_retries=5)
  • 功能:创建并返回一个 OllamaBgeEmbeddings 实例
  • 关键参数
    • base_url:Ollama 服务集群地址(可以是负载均衡器地址)
    • timeout=30:请求超时时间(秒)
    • max_retries=5:失败请求最大重试次数
  • 设计意图
    将嵌入器的初始化逻辑封装为可复用的依赖项,实现配置集中管理

2. 路由定义
@app.post("/embed")
async def embed_text(text: str,embedder: OllamaBgeEmbeddings = Depends(get_embedder)

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