(2)cd /usr/local/bin &&OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve & #启动ollama服务,OLLAMA_HOST=0.0.0.0表示服务监听0.0.0.0IP,因为默认 ollama serve 监听的是127.0.0.1,在远端电脑上无法使用Anything LLM连接。 3.安装deepseek-r1 根据自己的显卡,参照下图,下载对应版本的模型 因为我本地是24GB显存的显卡,所...
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 如下图所示,输入容器名称和端口号,这个可以随便输入...
Ollama、DeepSeek、AnythingLLM三者整合，搭建本地知识库步骤：准备工作：确保你的设备满足运行要求，安装好 Ollama、DeepSeek 模型（可通过 Ollama 拉取）以及 AnythingLLM。数据导入：将你想要纳入知识库的文本数据整理好，导入到 AnythingLLM 中，构建知识图谱。模型连接：通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型，并将其与...
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
本文主要介绍了在Windows系统中使用Ollama、AnythingLLM来搭建Deepseek本地知识库。 1. 下载安装Ollama 1.1 下载Ollama Download Ollama on Windows 1.2 Ollama默认安装在C盘,此处需要更改安装位置,在你的其他盘新建"Ollama"文件夹,复制目录的绝对路径 ...
不要着急,AnythingLLM支持直接调用DeepSeek官方提供的API接口。 在工作区右侧点击设置,选择聊天设置,可以更改LLM模型。选择DeepSeek,输入API Key,选择DeepSeek R1模型。输入DeepSeek API Key,选择DeepSeek R1模型就可以了。点击最后更新工作区后就可以享受官方提供的大模型服务了。 知识库部署和2.2章节一致,只是调用的模...
在Embedding Provider中,选择默认的AnythingLLM Embedder。 备注:也可用ollama自行选择拉取embedding模型。 04 选择向量数据库 05 返回主页,新建工作区 06 配置知识库 为便于知识库分类管理,建立一个新的文件夹。 点击文件上传。当然,anythingLLM也支持在线网页解析,在此不做细表。
搭建私有化知识库(基于Anythingllm) 1、还记得【设置】在哪吧,这次设置【嵌入模型】不理解没关系,照着图设置,想了解的直接问你的私有化大模型,他会给你答案 2、继续设置【向量数据库】照着图设置即可 3、这次返回你的聊天空间,点击【上传按钮】如图
04、配置AnythingLLM 配置参数选择Ollama Embedder选择M3e 向量数据库选择LanceDB(默认) 上传私有数据并验证AI问答效果 至此,一个AI驱动的本地私有知识库的基本架构已经搭建完成。接下来我们需要创建工作区,上传各种文档格式的企业私有数据,验证是否能正常工作。
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 如下图所示,输入容器名称和端口号,这个可以随便输入...