点击左下角的设置 点击LLM 首选项 选择Ollama 作为模型提供商 选择已安装的 DeepSeek 模型 3、配置EMbedding Model 4、配置Vector Datebase 5、配置工作区 6、上传知识库文档 参考: 手把手教你轻松本地部署Llama3和私有知识库_llama3.1本地部署-CSDN博客 DeepSeek + 本地知识库:真的太香了!
Embedder 本人选择 Ollama 中的 shaw/dmeta-embedding-zh,选择该模型主要原因是它对于中文支持比较好。如果英文比较好,也可以选择 nomic-embed-text。 其他配置 其他均选择默认配置,无须更改 使用 创建工作区 配置工作区 可以针对当前工作区配置 prompt、模型、历史记录条数、最大上下文片段、代理等分别配置: 上传文...
用户设置，需要确定是否多人使用、是否需要设置密码，我这里仅自己使用并设置访问密码 LLM Selection 是你的模型和聊天只能在运行 LocalAI 的服务器上访问，当然你也可以使用 OpenAI，使用更强大的云端模型，提供基础模型支持，但这样的话，就不是完全本地化的私有部署了。Embedding 配置 是你的文档文本已私密嵌入到 ...
更换Embedding模型 在命令行中运行以下命令来更换Embedding模型：bashollama run nomic-embed-text 然后在AnythingLLM的设置中切换到该模型。API调用（可选）若要使用DeepSeek的官方API进行调用，而不是进行本地部署，请在设置中启用该选项，并输入您的官方API密钥。常见问题 端口冲突问题：若遇到端口冲突，可通过设置环境...
进入设置页面的“Embedder首选顶”，选择嵌入引擎提供商为“Generic OpenAl”。Base URL中输入 OpenDatasky的Base URL（如图，此处不方便直接提供链接）。Embedding Model 一栏输入您需要使用的嵌入模型，支持的模型请参考 模型页面 。Max embedding chunk length 输入合适的值，如 8192 。API Key 一栏输入您账号的 API...
Please ensure you are using an embedding model for embedding. llama2 for example, is an LLM. Not an embedder.配置向量数据库这里就直接采用anythingLLM默认的本地数据库即可:测试使用简单测试一下模型是否生效:现在嵌入一个文档,看是否可以根据嵌入的文档进行回答。将Chat mode设置为Query,这样模型只会根据...
当然这些是最简单的本地知识库搭建,除此之外 AnythingLLM 还提供了灵活的配置供给管理,可以设置例如语料分割参数、修改 Chat mode、修改 Embedding chunk 的大小(用于设置向量模型处理资料的颗粒度)等等。 另外值得说明一下的是,一般来说,参数更大的模型处理能力以及回答的内容效果会更好,举个例子,在之前用 Ollama ...
对于大文件处理,建议在启动Ollama时添加内存限制参数: OLLAMA_GPU_LAYERS=12 ollama serve 在.env配置文件中设置: EMBEDDING_BATCH_SIZE=16 MAX_CONCURRENT_UPLOADS=2 故障排查流程图若按上述步骤操作后仍存在问题,可按以下逻辑排查:检查Ollama服务状态:curl http://localhost:11...
打开安装好的AnythingLLM进行配置。先设置LLM Preference，选择想用的大模型；再设置Embedding Preference，Embedding Preference可以把本地资料向量化，这样就可以根据问题匹配对应的资料片段；设置Vector Database，选择默认的LanceDB即可，这是一款无服务器向量数据库，可嵌入到应用程序中，支持向量搜索、全文搜索和SQL。新建...