以下是使用 DeepSeek R1 和Open WebUI 搭建本地知识库的详细步骤和注意事项: 1.了解核心组件 DeepSeek R1:一个开源的本地化部署的大型语言模型(LLM),提供自然语言理解和生成能力。 Open WebUI:类似 Ollama WebUI 的开源交互界面,支持通过网页与 LLM 对话,常用于 RAG(检索增强生成)场景。 知识库
工作空间 --> 知识库,点击+号上传文档 使用时需要在聊天框通过#来指定知识库 设置--> 管理员设置 -->数据库--> 下载数据库,可以导出sqlite数据 小结 整体体验是docker部署起来,页面展示有点慢,联网搜索一开始选择serply不生效,换成tavily可以生效,但是国内的搜索引擎还不支持。对于知识库方面,可以上传文档和目...
open-webui支持创建所谓的自定义模型,可在基础大模型上绑定知识库、设置系统提示词、调整模型参数等。 以上,基本就完成了一个基础的rag应用搭建。但我们都知道,大模型其实根本不会去学习本地知识库中的内容,回答的质量很大取决于检索出的内容(主要取决于文档本身质量+文档切割大小设置),回答可能不会很稳定。不清楚原...
4.2 使用OpenwebUI配置本地知识(数据)库 本地部署大模型的一个重要目的就是配置本地的知识库,保护数据的私密性,那么OpenwebUI如何实现这一功能呢? 这里用网页版满血deepseek生成一些项目信息,作为数据库示例使用,保存到TXT文件中。 1. 点击[工作空间]-知识库-创建并上传该TXT文件 2. 创建对应知识库的模型 点击...
4. 构建知识库 5. 开始使用 6. 自定义集成(如果需要) 7. 监控和反馈 8. 注意事项 9. 额外信息 参考文章 一、Ollama是什么? Ollama是一个功能强大的开源框架,旨在简化在Docker容器中部署和管理大型语言模型(LLM)的过程。以下是关于Ollama的详细介绍: ...
2 技术方案 根据个人目前电脑配置,采用Ollama 开源项目选择合适的Deepseek模型,利用WEB管理工具Open WebUI搭建用户使用界面和知识库,同时兼顾用户管理。 3 实施过程 3.1 安装Ollama及deepseek 安装Ollama,并在ollama中安装deepseek和embedding模型nomic-embed-text。 Ollama部署和配置模型选择参考文章:DeepSeek R1 本地...
在"工作空间" -> "模型" 界面,你可以添加、管理、微调模型,还可以添加知识库。 OpenWebUI 社区中有很多别人微调好的参数,可以导入学习。 知识库 点击"工作空间" -> "知识库",进入知识库对话界面。 点击"创建知识库"。OpenWebUI 自带向量模型,也可以自定义。
本实验主要使用win系统安装ollama部署deepseek-r1(1.5b、7b、8b、14b、32b等参数)并搭建对接市面上各个开源的WebUI工具和本地知识库Ollama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),旨在无缝部署大型语言模型 (LLM),例如 Llama 2、Mistral、Llava 等。Ollama 的一键式设置支持 LLM 的本地执行,通过将...
【Ollama+MaxKB】一键部署本地私人专属知识库,开源免费!可接入GPT-4、Llama 3、Gemma等大模型! 1.4万 125 13:01 App 【B站首推】零成本,教你如何训练自己的大模型 283 81 17:48 App 20分钟快速解决GraphRAG太烧钱的问题!Qwen2-7b本地部署GraphRAG,无需Ollama,把环境搭建和报错解决流程一次性说清楚!大模...