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...
搭建一个知识库,会涉及到另外两个关键: 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。 上图中就是默认的嵌入模型以及向量数据库,我们先使用默认的。 然后往下走,下一步是填写个人信息,这步我...
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...
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 ...
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...
EMBEDDING_MODEL:bge-large-zh-v1.5 大模型应用框架:Langchain-Chatchat 如有疑问➕V:DuOTOR2A 1.下载ollama 1.1Windows11环境 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz 机带RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 ...
2、用户提问,将用户提出的文本通过embedding模型转成问题文本向量,并在向量库中进行搜索,搜索得到一些文本段落,将搜索到的文本段落组装成prompt去调用大模型来获得答案。 graph LR user[User] --> question[问题] doc[文本数据] --> embedding[Embedding Model] ...