咋利用大模型把知識管理得妥妥當當，還能提升專業(yè)應(yīng)用能力，這可是急需要解決的問題。
RAG技術(shù)，就是增強信息檢索和生成模型，能在海量知識庫中找信息，還能給出高質(zhì)量答案，相當牛。咱來聊聊咋用Ollama、Deepseek R1大語言模型、Nomic - Embed - Text向量模型和AnythingLLM搭建本地私有RAG知識庫。
前期準備
RAG把信息檢索和大模型捏一塊兒，在處理大模型胡說八道、管理本地文件和保證數(shù)據(jù)安全方面很有一套。它主要有索引、檢索、生成這幾步。開始前，得準備好Ollama、Deepseek R1 LLM模型、Nomic - Embed - Text向量模型和AnythingLLM。
安裝與部署
- Ollama安裝：這東西能讓大語言模型在本地運行。去官網(wǎng)下載適配自己系統(tǒng)的安裝包，安裝完在終端輸入ollama --version看看裝好了沒。
- DeepSeek R1模型配置：從Ollama官網(wǎng)下載模型文件，用ollama run deepseek - r1:7b這個命令，能下載模型，已下載的話就直接啟動。
- Nomic - Embed - Text模型配置：還是從官網(wǎng)下載，用ollama pull nomic - embed - text命令就能下載。
- AnythingLLM安裝：這是個開源平臺，幫咱輕松搭建和部署大語言模型私有化應(yīng)用。去官網(wǎng)下載對應(yīng)版本，打開就行。
搭建知識庫
準備好數(shù)據(jù)，像Deepseek Janus pro介紹文檔，用Nomic - Embed - Text轉(zhuǎn)成向量來構(gòu)建索引，然后用Deepseek R1檢索。
學(xué)會這套操作，管理知識更高效，大模型專業(yè)應(yīng)用能力也提升了。對提升工作學(xué)習(xí)效率幫助很大，以后處理知識更輕松，能明顯感覺到工作學(xué)習(xí)更順了。
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