AnythingLLM可以在Docker上安装。 启动Docker Desktop。第一次启动可能需要注册账号,也可以直接使用google、github账号登陆。 点击顶部的搜索框或输入快捷键Ctrl + K打开搜索窗口,输入anythingllm进行搜索,如下图所示,点击Pull按钮拉取镜像 模型拉取完毕后,点击Images并在右侧的镜像列表中点击anythingllm后的Run按钮启动镜像...
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
在正式让LLM生成回答之前,我们可以使用少量样本提示来帮助判断用户的query是否属于我们支持的任务领域。如果不属于支持的领域,我们将不会要求LLM生成答案,而是直接回复用户我们事先准备好的拒绝消息。但这种方法可能会受到提供的样本与用户query之间的相关性以及LLM的能力的影响,因此可能无法实现完美的结果(至少目前我们的团...
LangChain是一个自然语言处理框架,它允许开发者轻松地构建和扩展自然语言处理应用。LangChain通过模块化设计,使得开发者可以轻松地构建、组合和优化AI工作流。它支持调用各种商用模型API和开源模型接口,提供了丰富的组件来支持复杂的AI任务。 LLM则是一种大型预训练语言模型,具有强大的文本生成和理解能力,如GPT系列、Chat...
提示:第一次完成大语言模型配置后终端会直接进入对话模式,这时候可以重启终端,再启动ollama serve。此外,关机重启后无需再重复该操作,ollama服务会自启动,直接打开配置好的anythingllm即可。 自此完成大语言模型的本地部署以及个人专属知识库的构建,该模型除了能够离线运行之外,个人知识库的上传是不受限制的。
在当今信息爆炸的时代,构建一个本地化的知识库成为许多人整理知识、提高工作效率的重要手段。本文将详细介绍如何利用AnythingLLM与Ollama这两个强大的工具,在本地搭建一个高效的知识库。 一、背景介绍 AnythingLLM:这是一个全栈应用程序,能够将任何文档、资源(如网址链接、音频、视频)或内容片段转换为上下文,以便任何...
在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。优化策略包括改进数据预处理以确保相关文本块的完整性，...
LLM实战 #上热门 大模型项目:Llama3大模型unsloth工具微调并保存量化模型终于调通,构建本地知识库#人工智能 #大模型 - AI-人工智能技术于20240509发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在构建智能应用的过程中,本地知识库的建立是至关重要的一环。GraphRAG作为一款先进的图数据库和知识图谱构建工具,通过与Ollama的LLM和Embedding模型的紧密结合,为用户提供了强大的本地知识库构建能力。 痛点介绍 传统的知识库构建往往面临着数据整合困难、知识推理不够灵活、语义理解有限等问题。具体来说,多样化的数据...
近年来,随着人工智能技术的不断发展,基于深度学习的大型语言模型(LLM)成为了问答系统的核心技术之一。而LangChain则是一个开源的自然语言处理框架,它提供了一系列工具和组件,使得开发者能够轻松地构建基于LLM的问答系统。 本文将介绍如何基于LangChain和LLM构建企业文档问答系统,并探讨如何从单个文档问答扩展到批量文档问答...