依次执行下面命令,创建 FastGPT 文件并拉取docker-compose.yml和config.json,执行完后目录下会有 2 个文件。 代码语言:javascript 复制 mkdir fastgpt cd fastgpt curl-Ohttps://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml curl-Ohttps://raw.githubusercontent.co...
【开源项目推荐】——纯中文本地GPT知识库搭建项目, 视频播放量 2331、弹幕量 1、点赞数 20、投硬币枚数 3、收藏人数 79、转发人数 8, 视频作者 大数据流动, 作者简介 大数据,数据治理,人工智能知识分享。开源项目推荐。数据可视化作品。学习社群加入。,相关视频:Dee
Quivr可以将我们的本地文件存储在向量数据库中，然后存储到云端，随时可以查询对话。使用 OpenAI 的 GPT-...
1. 直接在GPT的输入发送中加入知识库内容。这种方式非常简单,但会对GPT的生成产生较大影响,减弱其通用...
【B站最详细】使用Ollama+FastGPT快速搭建属于自己的免费本地知识库 1005 79 06:04 App Ollama+OpenWebUI超简单部署教程!附安装文档,本地部署大模型教程,让你快速部署属于自己的本地知识库! 14.3万 327 17:49 App 【喂饭教程】20分钟教会你本地部署DeepSeek-R1,并搭建自己的知识库(附Windows安装包+使用技...
document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程: 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据,然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来,然后将文件中的文本内容进行分割,分割后的结果会被传入到
FastGPT的部署非常简单,可以使用Docker快速的进行部署。而如果需要做二次开发,也可以很轻松的搭建环境,该项目主要是TS语言开发,准备好NodeJS相关环境就可以了。而且FastGPT的整个配置过程都是支持中文的,非常方便。FastGPT自开源以来发展迅速,已经有非常多的用户基于其搭建了自己的本地知识库,最新版本为4.6.6,大家赶快...
有了训练好的FastGPT模型后,我们就可以开始构建自己的知识库了。 数据准备:除了训练数据外,还需要准备用于构建知识库的数据。这些数据同样需要转换成FastGPT可以处理的格式,并进行预处理。 模型应用:将训练好的模型部署到本地服务器上,并通过API接口提供知识库的服务。用户可以通过调用API接口,向模型输入问题,并获取模...
在数据准备好后,我们就可以使用训练好的FastGPT模型进行知识库的构建了。我们可以将模型部署到本地服务器上,并通过API接口提供知识库的服务。用户可以通过调用API接口,向模型输入问题,并获取模型的回答。 除了提供API接口外,我们还可以将知识库集成到各种应用中,如智能助手、聊天机器人等。这些应用可以通过调用知识库的...