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下载安装Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

-- 手工启动ollama进程。这里指定了ollama服务的监听地址。如果 ollama 是以系统服务启动，则也需要将环境变量增加到系统服务中。
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8098 ollama serve

部署 bge-m3 模型：

ollama pull bge-m3

直接在Oracle SQL中访问部署的模型进行 embedding：

-- 创建访问凭证
BEGIN
    DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_CREDENTIAL (
        CREDENTIAL_NAME  => 'LAB_OPENAI_CRED',
        PARAMS  => json('{ "access_token": "EMPTY" }')
    );
END;
/

-- SQL中直接调用自部署的模型：
SELECT dbms_vector.utl_to_embedding(
    'Oracle向量数据库动手实验培训',
    json('{
        "provider": "OpenAI",
        "credential_name": "LAB_OPENAI_CRED",
        "url": "http://<ip>:8098/v1/embeddings",
        "model": "bge-m3"
    }')
) embedding;

直接在SQL中访问自部署的模型做向量化操作是非常有意义的，Embedding本来是靠近数据侧的一个操作，在数据侧完成这个操作，能让上层应用程序更简洁，更专注于业务。

附：

部署千问 embedding 模型：

ollama run rjmalagon/gte-qwen2-7b-instruct:f16

在SQL中直接使用：

-- 创建访问凭证（略）

-- SQL中直接调用自部署的模型：
SELECT dbms_vector.utl_to_embedding(
    'Oracle向量数据库动手实验培训',
    json('{
        "provider": "OpenAI",
        "credential_name": "LAB_OPENAI_CRED",
        "url": "http://<ip>:8098/v1/embeddings",
        "model": "rjmalagon/gte-qwen2-7b-instruct:f16"
    }')
) embedding;