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[GH-ISSUE #7525] 向量库问答问题 #4786

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opened 2026-04-12 15:44:31 -05:00 by GiteaMirror · 4 comments
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Originally created by @NXL333 on GitHub (Nov 6, 2024).
Original GitHub issue: https://github.com/ollama/ollama/issues/7525

What is the issue?

1:
智慧陆边口岸大模型
一、三大应用场景需求：
（1）口岸整体情况分析：
1、口岸四个流分析，包括人流、物流、信息流、商品流：例如人员往来（跨国人员流
动、非法出入境的分析和统计），往返人员携带的物品（发现可能存在的风险和机
遇），口岸信息的集成；
2、贸易分析：通过年鉴以及商务部文件及数据，分析口岸贸易量变迁、贸易商品结构
（原料、加工、一般贸易等）、产品进出口情况、原产地；
3、地缘政治：中亚五国和东盟
4、政策预警、政府辅助决策（双边关系约定情况，关税政策、政策怎么约定，商务部
网站免税协定与哪些国家签署（方便企业自动查询））
5、检验检疫政策与流程：为企业提供检疫双方的标准和具体流程要求；
6、产品标准（方便企业对照是否符合出口国家产品标准）、双方标准
（2）口岸本身情况分析：
1、通过口岸志数据，分析口岸之间的类型（有些是针对双边贸易，有些仅支持过境—
—通道型口岸）、关联关系、布局以及时空特征（分析口岸布局在哪个城市投入产
出更佳，优化口岸布局、支持城市发展）；
2、口岸历史沿革：从历史上来看受到哪些自然灾害或历史事件的影响，使得口岸增加
/减少、开放/关闭；
3、口岸边检风险预警：基于历史数据的叠加，对口岸边检、人检等进行预警，例如灾
害蝗虫跨界预警问题；
4、如何优化通关流程、缩短通关时间，提高便利化：主要在于信息不对等，是否可以
通过制作公众号视频等形式提高公众认知度。
（3）企业与公众社会需求
1、旅游：智慧旅游，旅游攻略，特别要注意对方国和我国的法律问题，针对免签国家
常见的问题汇总和解答；
2、口岸知识：口岸周边人文地理知识，促进知识分享；
3、爱国基地、筑牢教育等：具有历史意义、文化底蕴或独特地理环境的地方；
4、口岸投资潜力分析：通过系统了解对方国家的人文情况，进行投资风险研判；
5、投资政策，投资规则：了解对方国家的投资政策。

这是我的向量库，搜索出来的向量，然后我用这个代码，
vectorstore = FAISS.from_texts(chunk_text, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 3. 向模型提问
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| model_local
| StrOutputParser()
)调用，他回答的并不全，这是他的回答，口岸整体情况分析包括：

人流分析：人员往来（跨国人员流动、非法出入境的分析和统计）
物流分析：往返人员携带的物品（发现可能存在的风险和机遇）
信息流分析：口岸信息的集成
商品流分析：贸易量变迁、贸易商品结构（原料、加工、一般贸易等）、产品进出口情况、原产地。

后面的问题，为啥没有回答，我要怎么修改吗？？？谢谢您，您真好

OS

Windows

GPU

Nvidia

CPU

Intel

Ollama version

No response

Originally created by @NXL333 on GitHub (Nov 6, 2024). Original GitHub issue: https://github.com/ollama/ollama/issues/7525 ### What is the issue? 1: 智慧陆边口岸大模型 一、三大应用场景需求： （1）口岸整体情况分析： 1、口岸四个流分析，包括人流、物流、信息流、商品流：例如人员往来（跨国人员流 动、非法出入境的分析和统计），往返人员携带的物品（发现可能存在的风险和机 遇），口岸信息的集成； 2、贸易分析：通过年鉴以及商务部文件及数据，分析口岸贸易量变迁、贸易商品结构 （原料、加工、一般贸易等）、产品进出口情况、原产地； 3、地缘政治：中亚五国和东盟 4、政策预警、政府辅助决策（双边关系约定情况，关税政策、政策怎么约定，商务部 网站免税协定与哪些国家签署（方便企业自动查询）） 5、检验检疫政策与流程：为企业提供检疫双方的标准和具体流程要求； 6、产品标准（方便企业对照是否符合出口国家产品标准）、双方标准 （2）口岸本身情况分析： 1、通过口岸志数据，分析口岸之间的类型（有些是针对双边贸易，有些仅支持过境— —通道型口岸）、关联关系、布局以及时空特征（分析口岸布局在哪个城市投入产 出更佳，优化口岸布局、支持城市发展）； 2、口岸历史沿革：从历史上来看受到哪些自然灾害或历史事件的影响，使得口岸增加 /减少、开放/关闭； 3、口岸边检风险预警：基于历史数据的叠加，对口岸边检、人检等进行预警，例如灾 害蝗虫跨界预警问题； 4、如何优化通关流程、缩短通关时间，提高便利化：主要在于信息不对等，是否可以 通过制作公众号视频等形式提高公众认知度。 （3）企业与公众社会需求 1、旅游：智慧旅游，旅游攻略，特别要注意对方国和我国的法律问题，针对免签国家 常见的问题汇总和解答； 2、口岸知识：口岸周边人文地理知识，促进知识分享； 3、爱国基地、筑牢教育等：具有历史意义、文化底蕴或独特地理环境的地方； 4、口岸投资潜力分析：通过系统了解对方国家的人文情况，进行投资风险研判； 5、投资政策，投资规则：了解对方国家的投资政策。 这是我的向量库，搜索出来的向量，然后我用这个代码， vectorstore = FAISS.from_texts(chunk_text, embeddings) retriever = vectorstore.as_retriever() # 3. 向模型提问 template = """Answer the question based only on the following context: {context} Question: {question} """ prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | model_local | StrOutputParser() )调用，他回答的并不全，这是他的回答，口岸整体情况分析包括： 人流分析：人员往来（跨国人员流动、非法出入境的分析和统计） 物流分析：往返人员携带的物品（发现可能存在的风险和机遇） 信息流分析：口岸信息的集成 商品流分析：贸易量变迁、贸易商品结构（原料、加工、一般贸易等）、产品进出口情况、原产地。 后面的问题，为啥没有回答，我要怎么修改吗？？？谢谢您，您真好 ### OS Windows ### GPU Nvidia ### CPU Intel ### Ollama version _No response_
GiteaMirror added the question label 2026-04-12 15:44:31 -05:00
GiteaMirror commented 2026-04-12 15:44:33 -05:00
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@rick-github commented on GitHub (Nov 6, 2024):

This doesn't look like an ollama issue, you will get more helpful information asking on a forum that deals with langchain

<!-- gh-comment-id:2459455265 --> @rick-github commented on GitHub (Nov 6, 2024): This doesn't look like an ollama issue, you will get more helpful information asking on a forum that deals with [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain/discussions)
GiteaMirror commented 2026-04-12 15:44:33 -05:00
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@NXL333 commented on GitHub (Nov 7, 2024):

This doesn't look like an ollama issue, you will get more helpful information asking on a forum that deals with langchain

请教一个问题，OLAMA，运行起来，采用接口调用，回答的方式，我感觉就可以解决问题。那么，为什么还要使用OLAMA建立一个AGENT呢，有文章或者资料吗？？谢谢

<!-- gh-comment-id:2461223024 --> @NXL333 commented on GitHub (Nov 7, 2024): > This doesn't look like an ollama issue, you will get more helpful information asking on a forum that deals with [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain/discussions) 请教一个问题，OLAMA，运行起来，采用接口调用，回答的方式，我感觉就可以解决问题。那么，为什么还要使用OLAMA建立一个AGENT呢，有文章或者资料吗？？谢谢
GiteaMirror commented 2026-04-12 15:44:34 -05:00
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@NXL333 commented on GitHub (Nov 7, 2024):

tools = [weather_forecast] 这个还有什么工具吗？？？有文档，能导入自己的代码吗？？？

<!-- gh-comment-id:2461272999 --> @NXL333 commented on GitHub (Nov 7, 2024): tools = [weather_forecast] 这个还有什么工具吗？？？有文档，能导入自己的代码吗？？？
GiteaMirror commented 2026-04-12 15:44:35 -05:00
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@rick-github commented on GitHub (Nov 7, 2024):

https://www.google.com/search?q=为什么还要使用LLM建立一个AGENT呢

<!-- gh-comment-id:2462399507 --> @rick-github commented on GitHub (Nov 7, 2024): https://www.google.com/search?q=为什么还要使用LLM建立一个AGENT呢
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