文章详细介绍如何使用开源模型nomic-embed-text搭建本地RAG知识库，实现高效文档检索。内容包括模型基本信息、特性对比和应用场景，以及完整搭建步骤：下载模型、创建工作区、上传文档、向量化存储和检索测试。同时提供了两种使用方式：Hugging Face Transformers和Nomic官方API，整个过程无需依赖闭源API，新手也能轻松上手。

有些努力，虽然暂时看不见结果，却在悄悄改变你。

上一篇我们分享了如何在本地电脑搭建基础 RAG 系统，支持调用本地或公有云大模型处理各类任务。

这一次，我们聚焦核心需求“创建专属自己的RAG知识库”，让本地文档检索像搜索网页一样高效，全程用开源模型 nomic-embed-text 搞定文档向量化，新手也能轻松上手。

nomic-embed-text 是 Nomic AI 发布的一款 开源文本嵌入模型（text embedding model），主要用于将自然语言文本转换为高维向量表示。这些向量可以用于搜索、聚类、语义匹配、推荐、知识图谱、LLM 检索增强（RAG）等任务。

一、基本信息

• 模型名称：nomic-embed-text
• 开发团队：Nomic AI（同样开发了 Atlas 可视化平台）
• 开源协议：Apache 2.0
• 发布平台：Hugging Face / GitHub / Nomic 官方 API
• 输入输出：

• 输入：一段文本（可长可短）
• 输出：一个固定维度的向量（embedding），如 dim=768 或更高

二、主要特性

• 开源可商用

• 完全开源，可自由部署在本地、云端或私有环境中。

• 无需依赖 OpenAI 或其他闭源 API。

• 高性能表现

• 在多项语义相似度、检索任务上与 OpenAI 的 text-embedding-3-large 相媲美。

• 支持多语言（英语表现最佳，也支持中文、法语等）。

• 长上下文支持

• 支持较长输入文本（如几千个 token），方便处理文档类场景。

• 优化的 embedding 空间

• 通过对比学习（contrastive learning）训练，使语义相关的句子在向量空间中更接近。

三、性能对比(示例)

四、典型应用场景

****🔎语义搜索：基于向量检索文档内容

💬问答系统(RAG)：为 LLM 提供上下文支持

🧩 聚类/分类：分析文本语义相似度

🧠 知识图谱：节点表示学习

💡推荐系统：基于内容的相似度推荐

五、相关版本

六、资源链接

🔗HuggingFace模型页 https://huggingface.co/nomic-ai/nomic-embed-text-v1

🔗Nomic官网 https://www.nomic.ai/

🔗GitHub仓库 https://github.com/nomic-ai

七、本地 RAG 知识库搭建步骤

1. 下载嵌入模型

🔗下载模型 https://ollama.com/library/nomic-embed-text

首先我们复制要下载词嵌入模型名称来做RAG的文档向量化，在本地命令行中输入：

ollama pull nomic-embed-text

下载成功后会显示 "success"。

2. 创建工作区+上传

• 新建工作区，命名为 “本地知识库”（便于管理）

• 上传需要检索的文档，支持 Word、PDF、TXT 等格式（我上传了 PowerFlex 结合 VMware 的管理安装手册）

3. 文档向量化 + 存储

AI系统中可以使用不同的模型将文档切片做完向量化（不同的切片对应不同的向量表示），存储到向量数据库中就可以直接基于语义等相似性做检索了。

❗️❗️❗️ 注：真正的RAG是一个较复杂的系统，后续文章中我们会用一张思维导图单独说明RAG中用的各种技术。

下拉对话框，选择：Save and Embed，等待处理完成即可。

4. 精准检索测试

直接问AI关于PDF中的知识点，AI先经过思考之后 ，检索向量数据库，将参考PDF中向量后的内容给出答案。

我的问题是：VMware ESXi 升级前提条件是什么？

系统快速返回了核心答案，对比官方手册后完全一致，召回率满分，确实和官方手册的文档一致，说明搭建的RAG系统没问题。

八、nomic-embed-text 其他使用方式

除了搭配RAG系统，还能通过两种方式单独使用，满足不同开发需求： 方式 1：通过 Hugging Face Transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("nomic-ai/nomic-embed-text-v1") embeddings = model.encode([ "人工智能正在改变世界。", "AI is transforming the world." ]) print(embeddings.shape) # 输出(2, 768)，即2个文本，每个生成768维向量

方式 2：通过 Nomic 官方 API

import requests response = requests.post( "https://api-atlas.nomic.ai/v1/embedding/text", json={"texts": ["Hello world!", "你好，世界！"]} ) print(response.json())

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