打开AnythingLLM，点击工作区旁边的配置按钮，选择Ollama作为推理后端，并确保选择了deepseek模型和其他必要的参数。这样，您的本地知识库就准备好了。配置如下：点击配置按钮，并切换到 Chat Settings菜单项在工作区 Workspace LLM Provider配置中选择Ollama在工作区 Workspace Chat model配置中选择deepseek-r1:8b (注：...
前言 在前面的教程中,我们通过Ollama实现了私有化部署大模型,并完成了对话与 API 访问的基本功能。然而,此时的大模型还无法访问私有知识库。本文将介绍如何通过AnythingLLM与Ollama结合,搭建一个具备私有知识库能力的 AI 应用。 AnythingLLM 简介 AnythingLLM是一款开箱即用的一体化 AI 应用,支持 RAG(检索增强生成)...
(为了避免大模型把C盘占满,我们需要修改ollama下载模型的保存位置,不在乎C盘空间可以跳过这个步骤) 1、打开【我的电脑】右键进入【属性】进入【高级系统设置】 2、进入【环境变量】 3、点击【新建】 4、【变量名】写入:OLLAMA_MODELS 点击【浏览目录】选一个空间充足的目录,之后点击【确定】一路保存即可,经过这样...
在使用前,需要启动Ollama服务 执行ollama serve,ollama默认地址为:http://127.0.0.1:11434 然后双击打开AngthingLLM 因为我已经配置过,所以不好截图最开始的配置界面了,不过都能在设置里面找到 首先是LLM Preference,LLM provider选择ollama,URL填写默认地址,后面的模型选择llama3,token填4096 Embedding Preferenc同样选...
Ollama。用于运行本地大模型。如果使用闭源大模型的API,则不需要安装Ollama。 Docker。用于运行AnythingLLM。 AnythingLLM。知识库运行平台,提供知识库构建及运行的功能。 1 安装Ollama 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装,然后启动命令行窗口输入命令加载模型。命令可以通过点击官网Models后...
第一步选择Ollama: 选择好之后,点击右侧的箭头,下方会出现选择使用哪个大模型的下拉框,我们可以在这里看到之前本地部署的deepseek-r1:1.5b模型,如果你本地还有其他模型,也会出现在这里。 下一步确认信息后,点击右侧箭头继续: 现在我们需要创建一个工作区,并给它取个名字,输入后继续点击右侧箭头: ...
基于AnythingLLM 及 Ollama 构建本地知识库 RAG Ollama AnythingLLM 1. 什么是 RAG RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强生成,是 2023 年最火热的 LLM 应用系统架构,它的作用简单来说就是通过检索获取相关
URL填写Ollama的默认地址(如http://127.0.0.1:11434)。 选择已经下载并运行的Ollama模型(如qwen)。 其他设置如Embedding Preference等,根据需要进行配置。 使用AnythingLLM与Ollama进行对话和文档处理 在AnythingLLM中,新建一个工作区。 将需要处理的文档拖拽到工作区中。
1.Ollama 2.AnythingLLM 1.安装Ollama以及下载模型 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装软件,安装完成后我们先进行模型目录转移,因为ollama的大语言模型文件默认保存在C盘(Windows),动辄几个GB甚至几十、几百个GB的数据会占据系统盘很大的空间,这里记录一下模型文件在其他路径的设置方法...
Ollama。用于运行本地大模型。如果使用闭源大模型的API,则不需要安装Ollama。 Docker。用于运行AnythingLLM。 AnythingLLM。知识库运行平台,提供知识库构建及运行的功能。 1 安装Ollama 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装,然后启动命令行窗口输入命令加载模型。命令可以通过点击官网Models后...