# Ollama — Step 7 (Verifica Ambiente)

Prima di procedere con la vettorizzazione (step 8) devi avere installato:

- **Ollama** — server locale per LLM e embedding
- un **modello di embedding** (es. `qwen3-embedding:0.6b`, `bge-m3`)
- un **modello LLM** (es. `qwen3.5:4b`)
- **chromadb** — libreria Python per il vector store

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## 1. Installa Ollama

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

Verifica che il servizio sia attivo:

```bash
ollama list
```

### Disinstalla Ollama

```bash
# Ferma e rimuovi il servizio systemd
sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
sudo systemctl daemon-reload

# Rimuovi il binario
sudo rm /usr/local/bin/ollama

# Rimuovi modelli e dati (opzionale)
sudo rm -rf /usr/share/ollama

# Rimuovi utente e gruppo di sistema (opzionale)
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama
```

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## 2. Scarica i modelli

### Modello di embedding (consigliato)

```bash
ollama pull qwen3-embedding:0.6b
```

Alternative supportate:

- `nomic-embed-text-v2-moe`
- `bge-m3`
- `nomic-embed-text`

Se cambi embedding model rispetto a quello usato in step-8, riesegui ingest con `--force` e aggiorna `EMBED_MODEL` in `config.py`.

### Modello LLM (consigliato per 8 GB RAM)

```bash
ollama pull qwen3.5:4b
```

Se usi un modello diverso, aggiorna `OLLAMA_MODEL` in `config.py`.

### Disinstalla un modello

```bash
ollama rm qwen3.5:4b
ollama rm qwen3-embedding:0.6b
```

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## 3. Installa le dipendenze Python

```bash
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

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## 4. Verifica ambiente

```bash
source .venv/bin/activate
python ollama/check_env.py
```

Output atteso (esempio):

```text
✅ ollama trovato nel PATH
✅ ollama risponde correttamente
✅ embedding disponibile: qwen3-embedding:0.6b
✅ LLM disponibile: qwen3.5:4b
✅ chromadb importabile
✅ Ambiente pronto — procedi con la vettorizzazione:
   python step-8/ingest.py --stem <nome>
```

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## Prossimo step

```bash
python step-8/ingest.py --stem <nome>
```