基于AnythingLLM 及 Ollama 构建本地知识库RAG Ollama AnythingLLM1. 什么是 RAGRAG(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的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。现在的大模
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...
运行LLM,从海量大模型服务中,选择DeepSeek,并使用reasoner. 完成配置,进入工作空间。 上传试用文档,开始探索。 DeepSeek-API key 配置DeepSeek R1, 贴心的注意:尽管所有文件都是在本地向量化,但是对话内容由于是调用的Deepseek服务,DeepSeek仍然可以看到。 本地知识上传及加载(以公开获取的眼镜行业报告为例) 第一步...
DeepSeek+Ollama+AnythingLLM 本地部署完全指南,打造专属知识库 打开浏览器→下载 Ollama→输入 1 条命令→搞定!这不是魔法,而是本地部署大语言模型的全新方式。Ollama 简化了大型语言模型的运行,让每个人都能在本地轻松体验 AI 的强大。但是,仅仅运… 荣姐聊AI发表于AI工具 Ollama + Web UI + Continue搭建...
在开始构建本地知识库之前，首先需要确保您的环境已经准备妥当。这包括安装必要的软件和工具，以及配置好相关的开发环境。同时，也需要确保您的系统满足DeepSeek大模型与AnythingLLM的运行要求，以保证后续步骤的顺利进行。► 安装Ollama 如何在不同操作系统中安装Ollama工具，以便运行DeepSeek模型。Ollama是用于在本地...
Basic Memory是Basic Machines推出的知识管理系统,借助与Claude等LLM自然对话构建持久知识,并存储于本地Markdown文件,通过MCP协议实现LLM对本地知识库的读写。 多数LLM互动短暂,缺乏背景知识,现有解决方法有局限。Basic Memory则优势显著:知识本地存储,由用户掌控;支持用户与LLM双向读写同一文件;采用Markdown和语义模式,...
输入配置信息:在相应的输入框中,填入之前获取的 Search Engine ID 和 API Key,然后点击保存。 测试搜索功能:回到聊天界面,通过 @agent + 提示词 的方式启用搜索功能。 以上,Ollama 部署本地大模型,Anythingllm 构建本地知识库,实现电脑端大模型知识库。
本地部署大型语言模型(LLMs)构建企业垂直领域知识库是一个复杂的过程,需要企业在多个方面进行投入和规划。通过明确业务需求、合理处理数据、选择合适的模型、有效部署和持续优化,充分利用大模型的潜力,提升业务效率和企业的核心竞争力。随着AI技术的不断进步,本地部署的私有大模型将成为企业数字化转型的重要推动力。
Ollama 是一个开源的 AI 工具(官网、GitHub(ollama)),允许用户在本地运行大型语言模型(LLM)。Ollama 提供了一个轻量级、可扩展的框架,支持在 macOS 和 Linux 系统上运行,并计划未来支持 Windows。用户可以轻松下载和运行预构建的模型,如 Llama 3.1 和 Mistral。此外,Ollama 还支持从 GGUF、PyTorch 或 Safetens...