小白实现 GraphRag+Ollama+LM Studio本地化大语言模型部署【第二部分:组件、步骤介绍】 2557 84 04:27 App 【Dify+MCP】10分钟教你从零开始打造专属Dify插件,搭建工作流,实现数据实时交互!图文并茂、操作详解,让技术小白也能轻松上手~大模型|LLM 1496 1 16:56 App 小白实现 LightRAG + Ollama 本地化...
第二个要修改的是embedding项,目前GraphRAG只支持OpenAI Embedding接口兼容的模型。幸运的时候,如果你看过我之前的文章《喂饭教程!使用Llama.cpp在MAC M1上安装私有大语言模型LLM通义千问Qwen 1.5-7B》就知道llama.cpp启动的模型服务是完全兼容emebdding接口的。已知的Ollama是不兼容该接口的,LM Studio不太清楚。所...
本文深入探讨了GraphRAG、ollama、LM Studio以及chainlit四种技术如何相互融合,共同解决实际应用场景中的难题,并展望了这些技术在未来的发展潜力。
经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),将GraphRAG的使用需要踩的坑都踩了一遍,最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了: 使用ollama提供本地llm model和Embedding model服务, 使用ollama提供llm model服务,使用lm-studio提供embedding model服务 由于B站专栏对代码支持不太...
Microsoft的GraphRAG:https://microsoft.github.io/graphrag/ llama.cpp:https://github.com/ggerganov/llama.cpp LM Studio:https://lmstudio.ai/ Ollama:https://ollama.com/ GGUF:https://github.com/ggerganov/ggml/blob/master/docs/gguf.md...
当GraphRAG与ollama和Lmstudio这两款本地大模型工具相结合时,其能力更是得到了进一步的提升。本文将详细介绍GraphRAG结合ollama与Lmstudio的实操流程,帮助读者更好地掌握这项技术。 一、环境准备 在开始实操之前,我们需要准备好相应的环境。首先,确保已经安装了Python 3.10-3.12版本,并创建了一个用于存储知识数据的...
本地尝试GraphRag可以使用Ollama的对话模型,由于Ollama的嵌入模型没有兼容OpenAI的格式,所以嵌入模型可以使用LM Studio。 配置: encoding_model:cl100k_baseskip_workflows:[]llm:api_key:${GRAPHRAG_API_KEY}type:openai_chat # or azure_openai_chatmodel:llama3.1:70bmodel_supports_json:true# recommended if ...
首先通过OpenAI的GPT-4O Mini模型对沈从文的《边城》进行了分析,展示了如何安装GraphRAG并配置参数,最终实现了对文本的有效查询。随后,文章探讨了在国内环境下使用SiliconCloud作为替代方案的可能性,以《三国演义》为例,演示了使用SiliconCloud模型进行相同操作的步骤。此外,还讨论了使用本地模型如Ollama和LM Studio的...
本地尝试GraphRag可以使用Ollama的对话模型,由于Ollama的嵌入模型没有兼容OpenAI的格式,所以嵌入模型可以使用LM Studio。 配置: encoding_model:cl100k_baseskip_workflows:[]llm:api_key:${GRAPHRAG_API_KEY}type:openai_chat# or azure_openai_chatmodel:llama3.1:70bmodel_supports_json:true# recommended if thi...
文本分块是指将原始的长文本(如文档、数据集等)分割成若干个较小的、更易于处理的文本片段(即“块”),是RAG中的常见预处理技术操作。在这一步骤中主要重点考虑以下几点: 块的大小(chunk_size):块的大小直接影响处理效率和准确性。较小的块可以减少处理时间,但可能增加处理的复杂度(因为需要处理更多的块);较大...