使用Ollama和Go基于文本嵌入模型实现文本向量化

由于Ollama和Go语言的库可能会随着时间而变化，以下代码示例假设存在一个兼容的库，并提供了一个基本的文本嵌入流程。

package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
 
    "github.com/writeas/go-ollama/text_embedding"
)
 
func main() {
    // 初始化Ollama的文本嵌入模型
    model, err := text_embedding.NewOllamaModel()
    if err != nil {
        log.Fatalf("无法初始化Ollama模型: %v", err)
    }
    defer model.Close()
 
    // 文本数据
    text := "这是一个示例文本"
 
    // 将文本转换为向量
    vector, err := model.Encode(text)
    if err != nil {
        log.Fatalf("无法进行文本向量化: %v", err)
    }
 
    // 输出向量
    fmt.Printf("文本向量: %v\n", vector)
}

在这个示例中，我们首先导入必要的包并声明主函数。然后，我们尝试初始化Ollama的文本嵌入模型，并处理可能发生的错误。接着，我们有一个示例文本，并使用模型的Encode方法将其转换为向量。最后，我们打印出生成的向量。

请注意，这个代码示例假定text_embedding包提供了NewOllamaModel和Encode这样的方法。实际使用时，你需要确保这些方法与你所使用的库版本兼容。如果这些方法的签名或调用方式有所变化，你需要根据最新的库文档进行相应的调整。