Add OllamaTextVectorizer for local embedding workflows
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 65/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- ollama, python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza en redisvl/utils/vectorize/text/ e inspecciona los vectorizers existentes para proveedores alojados y los vectorizers locales de Hugging Face; después, sigue el enum de vectorizers, la factory y las exportaciones. Añade el proveedor Ollama con embedding individual y por lotes, errores de inicio claros para dependencias opcionales, pruebas unitarias con mocks y una ruta de integración opcional documentada; la definición de terminado es el comportamiento indicado de las pruebas unitarias y la documentación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
Add an OllamaTextVectorizer to support local embedding models without external API keys.
Level: Intermediate
Current State
- RedisVL supports many hosted providers and local HF models.
- Ollama is a common local setup but has no first-class RedisVL vectorizer.
Proposed Change
- Implement
OllamaTextVectorizerinredisvl/utils/vectorize/text/. - Register provider in vectorizer enum/factory exports.
- Add optional dependency handling and clear startup errors.
- Add docs snippet and tests (mocked plus optional integration gate).
Definition of Done
- Ollama vectorizer can embed single and batch text.
- Optional dependency behavior is clear and non-breaking.
- Unit tests pass; optional integration path documented.
Out of Scope
- Supporting every Ollama model/task variant in the first pass.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 431
- Forks
- 107
- Merge medio
- 5 d 17 h
- PR fusionados (30 d)
- 16
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de redis/redis-vl-python
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exists() depends on exact FT.INFO error wording; an unrecognised "missing index" message makes create() never create the index (regression from #672)Quizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
redis/redis-vl-python#773 ·
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Vector field with index_missing=True cannot be createdPosiblemente ocupada @RaphaelFakhri la tomó hace 3 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
redis/redis-vl-python#770 ·
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Add Python 3.15 supportPosiblemente ocupada @vishal-bala la tomó hace 5 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 65/100
redis/redis-vl-python#757 · 1 comentario · 1 reacción ·
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SearchIndex.drop_keys does not validate cluster hash-tag co-location (inconsistent with drop_documents)Posiblemente ocupada @Hashim1999164 la tomó hace 2 días. Abiertobug good first issue index
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redis/redis-vl-python#601 ·
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