from langchain_ollama import ChatOllama, OllamaEmbeddings

# 定义 Ollama 服务地址常量
MODEL_URL = "http://localhost:11434"

# 初始化大语言模型（使用常量）
llm = ChatOllama(
    model="deepseek-r1:7b",
    base_url=MODEL_URL,
    temperature=0.7
)

# 初始化嵌入模型（使用同一个常量）
embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="nomic-embed-text:latest",
    base_url=MODEL_URL
)

original_text = "人工智能正在改变世界。"

try:
    text_embedding = embeddings.embed_query(original_text)
    print("原始文本:", original_text)
    print("文本嵌入向量（前10个维度）:", text_embedding[:10], "... 总维度:", len(text_embedding))
    
    def extend_text(prompt):
        prompt_text = f"""请将以下文本扩展成多个版本，包含不同的视角和细节。
扩展后的文本至少需要150个中文字符。
原文：{prompt}"""
        response = llm.invoke(prompt_text)
        return response.content
    
    extended_text = extend_text(original_text)
    print("扩展后的文本:", extended_text)
    
except Exception as e:
    print("发生错误:", e)
    print("请确认 Ollama 服务已启动且地址为：", MODEL_URL)
    print("可以在新终端运行 'ollama serve' 并保持运行")

运行测试