问题验证
- 我已经在文档和Discord上搜索过答案。
问题
我之前使用了一个基于Ollama x langchain的RAG系统，但决定尝试使用Ollama x llama-index看看是否能得到更好的结果。一开始用的是Ollama Starter Example,成功运行了一次，然后之后它总是超时(尽管设置了一个10+分钟的超时)。
更多细节：在这些失败中，我注意到它甚至无法进入嵌入阶段(进度条加载的地方),在任务管理器中查看ollama_llama_server.exe消耗了大量的资源，但直到超时才发生任何事情。当它超时时，错误消息会提到map_httpcore_exceptions(类似于日志here)。
- **是我的机器规格有问题吗？**我有16GB RAM,而入门教程说至少需要32GB的RAM。如果是这样的话，为什么第一次就能成功呢？另外，其他人也在16GB的机器上运行过。
- **是llama-index特有的问题吗？**我尝试通过Ollama使用4位量化的mistral和phi3模型，它们在我机器上单独运行和在langchain RAG中运行都很好。例如，llama-index有一个in-memory vector store;有可能第一次成功，然后内存中的向量存储耗尽了内存，因此在后续尝试中失败吗？还是这个问题特定于
llama-index-llms-ollama库；有人说使用Ollama库可以工作？ - **是Ollama本身的问题吗？**听起来像是一些默认的上下文窗口不匹配导致了奇怪的行为。参见here和here。
上述任何一个问题是否给出了有助于诊断问题的线索？我不仅仅是在寻找一个修复方法，更想了解为什么llama-index对我不起作用的原则。如果Ollama x llama-index存在一些基本问题(不是Ollama x langchain的问题),那么如果我想要使用llama-index,我需要放弃Ollama转而使用OpenAI吗？
提前感谢。
2条答案
按热度按时间a11xaf1n1#
听起来你遇到了一个复杂的问题，与Llama x LlamaIndex集成有关，其中资源消耗和超时是一个重大的问题。以下是一些针对你所面临的问题的有针对性的见解和潜在解决方案：
llama-index-llms-ollama库可能具有与其他成功设置不同的特定的内存管理或资源分配模式。request_timeout参数以适应更长的处理时间可能会有所帮助，同时确保Ollama服务器得到充分的配置和优化以提高性能。request_timeout参数，看看是否能缓解超时问题。此外，与在本地运行嵌入模型时出现内核崩溃或CUDA OutOfMemory Error相关的类似问题表明，本地模型无法异步运行，因为它们是计算密集型的。例如，通过使用
HuggingFaceEmbedding(..., embed_batch_size=1)降低批处理大小，可以减少内存使用并减轻您正在经历的一些问题。理解这些原则并根据需要调整设置可以帮助缓解与Ollama x LlamaIndex集成相关的问题。如果你继续遇到挑战，提供更具体的错误消息或配置可以帮助更有效地诊断和解决问题。
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rsaldnfx2#
我从未遇到过这个问题🤔，如果这感觉像是问题所在，你可以尝试减小LLM的上下文窗口以减少内存使用。
LlamaIndex总是试图使用完整的上下文窗口，以减少LLM调用。