nodejs结合ollama+faiss实现本地向量文件rag相似检索
向量数据库很多，例如mongodb、mysql等传统关系数据库新版也已经支持向量的存取和相似查询了，那么有没有跟sqlite一样的文件向量数据呢，有，他就是faiss，我们今天使用的nodejs版本。
1、安装ollama和下载大模型
官网：https://ollama.com/
然后运行以下面的命令下载大模型，我们以qwen2为例
ollama pull qwen2:7b
2、安装FAISS向量神器
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI Research开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。nodejs下也有一个库叫faiss-node，我们安装一下：
npm install faiss-node
3、整合一起
通过ollama的api接口生成embedding存入向量文件中，然后进行相似查询检索，完整代码如下，可将每一个知识库单独生成一个向量索引文件。
完整代码：
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{{collectdata}}
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