搭建一个本地知识库,会涉及到三个关键: LLM Model,大语言模型。它负责处理和理解自然语言。 Embedding Model,嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。 Vector Store,向量数据库,专门用来高效处理大规模向量数据。 下载之后开始进入注册和配置阶段,开始之前请确保olla...
我逐渐理解,想要画出自己想要的效果(人物),可能只能自己训练模型,但是我的显卡是GTX1650(据说当时被称为智商检测卡,4年前的中端配置显卡吧),显存只有4G。而训练embedding至少需要6g以上的显存。再说,embedding的训练需要大量素材,枣子姐虽然人气高,p站上也有较多插画(精选的大部分都是nsfw。。。),但应该是喂不饱训...
gitclonehttps://github.com/go-skynet/LocalAIcdLocalAI/examples/langchain-chroma 下载demo LLM 和 Embedding 模型(仅供参考) wget https://huggingface.co/skeskinen/ggml/resolve/main/all-MiniLM-L6-v2/ggml-model-q4_0.bin -O models/bert wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O...
在人工智能中,嵌入(Embedding)是将数据向量化的一个过程,可以理解为将人类语言转换为大语言模型所需要的计算机语言的一个过程。在我们第二轮测试开始前,首先下载一个嵌入模型:nomic-embed-text 。它可以使我们的Ollama具备将文档向量化的能力。 ollama run nomic-embed-text 使用LangChain 接下来需要一个Document loade...
下载demo LLM 和 Embedding 模型(仅供参考) wget https://huggingface.co/skeskinen/ggml/resolve/main/all-MiniLM-L6-v2/ggml-model-q4_0.bin -O models/bert wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j ...
下载demo LLM 和 Embedding 模型(仅供参考) wget https://huggingface.co/skeskinen/ggml/resolve/main/all-MiniLM-L6-v2/ggml-model-q4_0.bin -O models/bert wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j ...
Embedding Preferenc同样选择ollama,其余基本一致,max我看默认8192,我也填了8192 Vector Database就直接默认的LanceDB即可 此时我们新建工作区,名字就随便取,在右边就会有对话界面出现了 此时你就有了自己本地的语言模型了 是不是很简单,费时间的地方其实就在下载模型的时候,本来想用Open WebUI,但是电脑没有搞docker...
这里就不过多解释 embedding 模型 rerank 模型了,有兴趣的自己看相关的文章。 2. VS Code 安装 Continue 插件 在VS Code 的扩展中,搜索 continue 插件,并安装。安装完后,打开 continue 的窗口。 点击最下面 config 文件自定义编辑,也可以选择你下载好 qewn2.5-coder, 点击 connect。
It allows for the creation of simple conversational agents through Chat API and supports functional calling, translation, embedding, and domain-specific applications. xAI: xAI is a company dedicated to building artificial intelligence to accelerate human scientific discovery. Our mission is to advance ...
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