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首先起码得有自己的知识库,我这里就是个人多年整理的笔记。或者你有项目相关的文档,也可以作为知识库的基础。 将个人笔记写入到Milvus fromlangchain_community.document_loadersimportDirectoryLoaderfromlangchain_community.vectorstoresimportMilvusfromlangchain_ollamaimportOllamaEmbeddingsfromlangchain_text_splittersimportR...
一键即可在Windows系统本地部署MaxKB开源知识库问答系统(附部署教程) 6213 136 1:53:23 App 【强推】AI大模型Agent项目实战,手把手带你搭建属于自己的智能体,原理讲解+代码解析,超详细!!拿走不谢! 4958 94 17:40 App 15分钟快速上手,如何为RAG选择一款合适的embedding模型?(附教程) 422 83 30:07 App 【精...
RAG技术作为一种融合了检索与生成功能的先进技术,将在这些方面展现出更大的潜力和应用价值。 总之,使用RAG技术构建本地知识库是应对信息化时代挑战的一种有效方法。通过深入理解RAG技术的原理和应用场景,我们能够更好地把握知识库构建的未来发展趋势,从而推动各领域的持续创新与发展。
RAGFlow+Ollama=好用知识库?一小时上手RAGFLOW如何搭建本地知识库,全程大白话解读,小白也能轻松跑通!共计5条视频,包括:1-RAGFLOW介绍和特点、2-RAGFLOW接入本地模型、3-Chat与Embedding模型接入等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
中间是组件、知识库、数据库、数字人形象、开场白设定。右侧是预览和设定。 整个界面就是一个常规RAG知识库的架构。下面从左到右配置。 1.给应用取个名字 我准备上传几个标准规范,验证文件切片提取的效果和问答准确性。 应用名称:勘察设计知识库 描述:行业标准规范知识库,设计助理 2.角色指令 按照...
【RAG】内部外挂知识库搭建-本地GPT 大半年的项目告一段落了,现在自己找找感兴趣的东西学习下,看看可不可以搞出个效果不错的local GPT,自研下大模型吧 RAG是什么? 检索增强生成(RAG)是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练...
一个典型的RAG的例子: 这里面主要包括包括三个基本步骤: 1. 索引 —将文档库分割成较短的 Chunk,并通过编码器构建向量索引。 2. 检索 — 根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档片段。 3. 生成 — 以检索到的上下文为条件,生成问题的回答。 通义千问1.5 ...
AnythingLLM[1] 是一个全栈应用程序,您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型,再结合向量数据库解决方案构建一个私有 ChatGPT,不再受制于人:您可以本地运行,也可以远程托管,并能够与您提供的任何文档智能聊天。支持Mac, Windows, & Linux近期热文...
【AI大模型】Ollama+Dify搭建一个专属于自己的知识库!支持多种文件类型,本地部署大模型 512 87 14:19 App GLM4一键本地部署保姆级教程,不挑配置,部署+微调+效果展示,小白必看的保姆级教程!大模型本地部署,大模型入门 352 33 6:05 App FastGPT 保姆级教程,快速部署本地AI知识库,保姆级教程|免费开源工具(...