打开AnythingLLM后,首先要做的就是创建工作区。工作区就像是你的知识库大管家,里面的所有内容和设置都会在这里管理。 给工作区起个名字,比如就叫 “本地知识库”。 点击确认,就完成了工作区的创建。操作超简单,几秒钟搞定。 4. 配置模型 创建好...
4. 配置模型——DeepSeeK和AnythingLLM的完美结合 有了工作区之后,接下来就是将DeepSeeK与AnythingLLM连接起来。你只需要配置好它们的连接,系统就能开始处理对话任务。 在AnythingLLM的设置页面,找到左下角的“扳手”图标,点击进入设置。 在“LLM首选项”中选择Ollama模型(因为我们之前在本地部署时用的就是Ollama)。
一、QAnything介绍 QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。 您的任何格式的本地文件都可以往里扔,… Arron发表于RL强化学... 通过问题重写使LLM生成更好的答案 乐清发表于NLP P... LLM应用实战: 文档问答系统Kotaemon-1. ...
通过LangChain+LLM的解决方案,该企业实现了问答效率的大幅提升。 2. 增强用户体验 LangChain与LLM技术支持自然语言交互,用户无需具备专业知识即可轻松使用。这大大增强了用户体验,使得企业知识库问答系统更加友好和便捷。 3. 定制化服务 LangChain与LLM技术具有高度的可定制性,可以根据企业需求进行定制化开发。例如,支持...
2|0Knowledge QA LLM 基于本地知识库+LLM的问答系统。该项目的思路是由langchain-ChatGLM启发而来。 缘由: 之前使用过这个项目,感觉不是太灵活,部署不太友好。 借鉴如何用大语言模型构建一个知识问答系统中思路,尝试以此作为实践。 优势: 整个项目为模块化配置,不依赖lanchain库,各部分可轻易替换,代码简单易懂...
零代码!只需3步用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造免费AI本地专属知识库(含原理)+大模型 RAG Agent全集,大模型零基础到精通 7854 19 04:17:53 App 【B站首发】DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造本地免费专属知识库!AI大模型从入门到精通,包含RAG、Agent全集!全程干货,拿走不谢 3443 90 34:14 App 【保姆级...
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...
今天,我们将以Windows为主,结合Mac的步骤,手把手教你如何使用AnythingLLM和DeepSeeK,快速搭建自己的知识库系统。 1. 准备工作 在正式开始之前,确保你的设备已经本地部署了DeepSeeK。 如果还没有那你可以看看这篇:【如何安装DeepSeek本地模型】 接下来就是下载安装AnythingLLM并接入DeepSeeK实现本地AI交互界面。我前...
随着人工智能技术的快速发展,特别是大语言模型(LLM)和自然语言处理(NLP)的进步,企业对于智能化、自动化的问答系统需求日益增长。LangChain作为连接多种AI模型和工具的框架,与LLM结合,为企业构建高效、准确的本地知识库问答系统提供了新的思路。本文将详细探讨LangChain+LLM在本地知识库问答中的应用,从基础概念到实际应...
【搭建知识库】DeepSeek R1+RAGFlow打造本地化私有知识库,接入本地模型实现知识库问答系统! 大模型老林 3305 34 【搭建知识库】DeepSeek R1+RAGFlow搭建本地知识库系统,从理论到实操搭建,原来这么简单! 大模型老林 401 70 【喂饭教程】10分钟教会你本地部署DeepSeek-R1+RAGFlow构建个人知识库,小白也能轻松上...