Ollamaで日本語のembeddingを生成するモデルを動かしたいとのことですね。いくつか選択肢があります。
Ollamaで日本語のembeddingモデルを動かすためのステップと、利用可能なモデルについてご説明します。
1. 利用可能なEmbeddingモデル
Ollamaには、日本語のテキストをembeddingするためのモデルがいくつか用意されています。
- sentence-transformers/jp-sentence-bert-base: 比較的新しいモデルで、日本語のテキストのembedding生成に優れています。汎用的なテキストの理解にも適しています。
- sentence-transformers/multi-qa-base-japanese: 質問応答タスクに特化したモデルですが、一般的なテキストのembeddingとしても使用可能です。
- Cohere/japanese-bert-base-uncased: Cohere社が提供している日本語BERTベースのモデルです。
2. Ollamaでのモデルの実行手順
- モデルのPull:
Ollamaを起動し、以下のコマンドを実行して、目的のモデルをpullします。ollama pull <モデル名>例えば、sentence-transformers/jp-sentence-bert-base をpullする場合は、以下のコマンドを実行します。
ollama pull sentence-transformers/jp-sentence-bert-base - モデルの実行:
pullしたモデルを実行するには、以下のコマンドを使用します。ollama run <モデル名> <テキスト>例えば、テキスト “こんにちは、世界” をembeddingするには、以下のコマンドを実行します。
ollama run sentence-transformers/jp-sentence-bert-base "こんにちは、世界"コマンドを実行すると、モデルはテキストをembeddingし、結果をJSON形式で出力します。
3. embeddingの利用
生成されたembeddingは、様々な目的に利用できます。
- 類似度計算: 類似したテキストを検索したり、クラスタリングしたりできます。
- 検索: 類似したテキストを検索することで、関連情報を効率的に見つけることができます。
- 分類: テキストをembeddingに変換し、分類アルゴリズムにインプットすることで、テキストを分類できます。
補足
- モデルの実行には、ある程度の計算リソースが必要になります。特に、大規模なテキストを処理する場合は、GPUを使用することをお勧めします。
- Ollamaのバージョンによっては、モデルの実行方法が異なる場合があります。最新のドキュメントを参照してください。
ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。
参考:
【Ollama】ローカル環境でLLM推論が可能!特徴や使い方を徹底解説 | WEEL
Ollama で 「DeepSeek-R1 」の日本語追加学習モデルを動かす
Ollamaを使ってLlama3の日本語モデルを動かす – Ritaiz
「よーしパパ、Ollama で Llama-3-ELYZA-JP-8B 動かしちゃうぞー」 – Qiita
【日本語LLM】Ollamaで利用可能な日本語対応embeddingモデル【Ruri】
最新 LLM を超簡単に試しちゃおう! ollama を使ってみた – Qiita