delete vectara

check_ollama.py

@@ -0,0 +1,118 @@
+"""
+Ollama服务快速检查工具
+在启动RAG系统前检查Ollama是否运行
+"""
+
+import requests
+import subprocess
+import sys
+
+
+def check_ollama_service():
+    """检查Ollama服务是否运行"""
+    try:
+        response = requests.get('http://localhost:11434/api/tags', timeout=2)
+        if response.status_code == 200:
+            print("✅ Ollama服务运行正常")
+            
+            # 显示已下载的模型
+            try:
+                models = response.json().get('models', [])
+                if models:
+                    print(f"\n📦 已下载的模型 ({len(models)}个):")
+                    for model in models:
+                        print(f"   - {model['name']}")
+                else:
+                    print("\n⚠️  没有已下载的模型")
+                    print("请运行: ollama pull mistral")
+            except:
+                pass
+            
+            return True
+        else:
+            return False
+    except (requests.exceptions.ConnectionError, requests.exceptions.Timeout):
+        return False
+
+
+def start_ollama_service():
+    """尝试启动Ollama服务"""
+    print("🔧 正在尝试启动Ollama服务...")
+    try:
+        # 后台启动Ollama
+        process = subprocess.Popen(
+            ['ollama', 'serve'],
+            stdout=subprocess.DEVNULL,
+            stderr=subprocess.DEVNULL
+        )
+        
+        # 等待几秒让服务启动
+        import time
+        time.sleep(3)
+        
+        # 再次检查
+        if check_ollama_service():
+            print("✅ Ollama服务已成功启动")
+            return True
+        else:
+            print("❌ Ollama服务启动失败")
+            return False
+    except FileNotFoundError:
+        print("❌ 未找到ollama命令，请先安装Ollama")
+        print("   安装命令: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh")
+        return False
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 启动失败: {e}")
+        return False
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    print("=" * 60)
+    print("🔍 Ollama服务检查工具")
+    print("=" * 60)
+    
+    if check_ollama_service():
+        print("\n✅ 检查通过，可以启动RAG系统")
+        return 0
+    else:
+        print("\n❌ Ollama服务未运行")
+        
+        # 询问是否自动启动
+        print("\n是否尝试自动启动Ollama服务？")
+        print("1. 是（推荐）")
+        print("2. 否，手动启动")
+        
+        choice = input("\n请选择 [1/2]: ").strip()
+        
+        if choice == "1":
+            if start_ollama_service():
+                print("\n✅ 现在可以启动RAG系统了")
+                return 0
+            else:
+                print("\n❌ 自动启动失败，请手动启动")
+                print_manual_instructions()
+                return 1
+        else:
+            print_manual_instructions()
+            return 1
+
+
+def print_manual_instructions():
+    """打印手动启动说明"""
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("📖 手动启动Ollama服务")
+    print("=" * 60)
+    print("\n方式1: 在终端运行")
+    print("  $ ollama serve")
+    print("\n方式2: 在Python中运行")
+    print("  import subprocess")
+    print("  subprocess.Popen(['ollama', 'serve'])")
+    print("\n方式3: 在Kaggle Notebook中运行")
+    print("  %run KAGGLE_LOAD_OLLAMA.py")
+    print("\n启动后请重新运行RAG系统")
+    print("=" * 60)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

main.py

@@ -27,6 +27,25 @@ class AdaptiveRAGSystem:
             print(f"❌ {e}")
             raise
         
+        # 检查 Ollama 服务是否运行
+        print("🔍 检查 Ollama 服务状态...")
+        if not self._check_ollama_service():
+            print("\n" + "="*60)
+            print("❌ Ollama 服务未启动！")
+            print("="*60)
+            print("\n请先启动 Ollama 服务：")
+            print("\n方法1: 在终端运行")
+            print("  $ ollama serve")
+            print("\n方法2: 在 Kaggle Notebook 中运行")
+            print("  import subprocess")
+            print("  subprocess.Popen(['ollama', 'serve'])")
+            print("\n方法3: 使用快捷脚本")
+            print("  %run KAGGLE_LOAD_OLLAMA.py")
+            print("="*60)
+            raise ConnectionError("Ollama 服务未运行，请先启动服务")
+        
+        print("✅ Ollama 服务运行正常")
+        
         # 初始化文档处理器
         print("设置文档处理器...")
         self.doc_processor, self.vectorstore, self.retriever, self.doc_splits = initialize_document_processor()
@@ -45,6 +64,16 @@ class AdaptiveRAGSystem:
         
         print("✅ 自适应RAG系统初始化完成！")
     
+    def _check_ollama_service(self) -> bool:
+        """检查 Ollama 服务是否运行"""
+        import requests
+        try:
+            # 尝试连接 Ollama API
+            response = requests.get('http://localhost:11434/api/tags', timeout=2)
+            return response.status_code == 200
+        except (requests.exceptions.ConnectionError, requests.exceptions.Timeout):
+            return False
+    
     def _build_workflow(self):
         """构建工作流图"""
         # 创建工作流节点实例，传递DocumentProcessor实例和retriever