在Docker上部署Ollama+AnythingLLM完成本地LLM Agent部署

最新推荐文章于 2025-10-24 09:24:00 发布
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#docker #容器 #运维

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在当今快速发展的人工智能领域，本地部署大型语言模型（LLM）Agent正逐渐成为企业和研究者关注的焦点。本地部署不仅能够提供更高的数据安全性和隐私保护，还能减少对外部服务的依赖，提高响应速度和系统稳定性。本文将介绍如何通过Docker容器技术，结合Ollama和AnythingLLM两款工具，完成本地LLM Agent的部署和应用。

Ollama镜像部署

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它为用户在本地环境中快速部署和运行大型模型提供了便利。通过简洁的安装指南和一键命令，用户能够迅速地启动如Llama 2和Llama 3等开源大型语言模型。Ollama通过简化LLM部署和管理流程，使用户能够高效地在本地环境中操作大型语言模型。

本文以Windows系统下的Docker部署Ollama为例，通过镜像能够轻量化且更方便地管理虚拟环境。

首先在官网Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker下载Docker Desktop，下载后在DockerHub中可以找到ollama项目，拉取镜像。

这里注意Docker的安装程序默认安装在C盘，由于镜像文件非常大，所以如果想要更换安装路径可以在终端通过如下类似的命令安装：

"D:\Download\Docker Desktop Installer.exe"  install --installation-dir="D:\Program\Docker"

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将上面的docker run命令转换为docker-compose.yml文件，并设置open-webui和anythingllm服务依赖于ollama服务，方便管理。这将停止并移除容器，但不会删除卷。每个服务都有自己的配置，包括镜像、容器名称、重启策略、特权模式、端口映射和卷挂载。这将按照文件中定义的配置启动所有服务。路径替换为实际的宿主机路径，或者根据需要创建这些目录。openAI 的 GPT 大模型的发展历程。这将重建任何已更改的服务的镜像。
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因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费。
一、使用ollama+anythingllm进行本地知识库智能体构建 二、用python调用本地部署的deepseek1.5B进行数据分析，并编写项目报告 三、项目报告，___agent项目,包括项目背景、研究目的、研究方法、项目目标、项目范围、技术方案、技术风险、资源需求、实验部署步骤、成果展示、测试结果展示(不少于5个结果)、结论、附件； 4.交付项目报告文档 完成这个任务
04-23
<think>好的，我需要帮助用户解决如何使用Ollama和AnythingLLM构建本地知识库智能体，以及如何用Python调用DeepSeek1.5B进行数据分析并生成项目报告的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用资料，看看有没有相关的步骤或代码示例。根据引用[1]，Ollama的安装和DeepSeek模型的部署被多次提到，但具体的应用案例可能没有详细说明。引用[2]提到了Dify框架，可能涉及前后端技术，但用户更关注的是本地知识库和数据分析。引用[3]指出Ollama提供了RESTful API，可以通过HTTP请求与模型交互，这对Python调用可能有帮助。 首先，构建本地知识库智能体需要整合Ollama和AnythingLLM。我需要确认AnythingLLM的安装步骤和如何集成Ollama作为模型服务。引用[1]提到使用Ollama、DeepSeek结合AnythingLLM进行知识管理和智能问答，可能涉及文档处理和向量存储。因此，步骤可能包括安装Ollama、部署DeepSeek模型，配置AnythingLLM连接到Ollama，并导入本地文档进行处理和存储。 接下来，Python调用DeepSeek1.5B进行数据分析。这里可能需要使用Ollama的API，因为引用[3]提到Ollama的RESTful接口允许通过HTTP请求交互。用户需要示例代码，所以需要展示如何发送请求到本地Ollama服务，处理数据并生成分析结果。同时，项目报告模板需要包含背景、目的、方法等部分，需要参考常见的项目结构，并结合数据分析任务来定制。 还需要考虑项目报告的具体要求，比如资源需求、部署步骤、测试结果等。引用[2]提到使用Langchain和向量数据库，可能需要在技术方案中涉及这些组件。此外，风险部分需要考虑模型准确性、数据处理问题等，资源需求应包括硬件和软件依赖。 在回答过程中，要确保结构清晰，分步骤说明，并提供代码示例和模板。同时，引用相关的资料来支持步骤的可行性，例如引用[3]关于Ollama的API使用。需要注意用户可能是在本地部署，因此不需要API token，但需要确保Ollama服务正确运行。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，例如优化模型响应速度或处理非结构化数据的方法。这些问题应基于项目中的关键步骤和潜在挑战。</think>以下分步说明如何构建本地知识库智能体及数据分析系统： ### 一、Ollama与AnythingLLM集成方案 #### 1. 环境准备 - 安装Ollama（支持Windows/MacOS/Linux）： ```bash curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ollama run deepseek-llm:1.5b ``` - 部署AnythingLLM（需Docker环境）： ```bash docker run -d -p 3000:3000 --name anythingllm -v ~/anythingllm:/app/server/storage mintplexlabs/anythingllm ``` #### 2. 系统配置流程 1. 访问`http://localhost:3000`初始化管理员账户 2. 在Workspace设置中选择「Ollama」作为LLM供应商 3. 配置模型端点：`http://localhost:11434` 4. 上传PDF/Word/TXT文档至知识库 5. 启用「Auto-RAG」模式实现智能检索增强[^1] ### 二、Python数据分析示例 #### 1. 数据预处理 ```python import pandas as pd import requests def analyze_data(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path) # 生成分析指令 prompt = f"""请分析以下数据特征： {df.describe().to_markdown()} 给出关键趋势和异常点检测""" # 调用DeepSeek1.5B response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-llm:1.5b", "prompt": prompt, "stream": False } ) return response.json()["response"] ``` #### 2. 报告生成模块 ```python def generate_report(analysis_result): template = f""" # 数据分析报告 ## 背景 {analysis_result['context']} ## 方法论 应用{analysis_result['algorithm']}算法，置信区间设为95% ## 关键发现 1. 趋势分析：{analysis_result['trends']} 2. 异常检测：{analysis_result['anomalies']} """ return template ``` ### 三、项目报告模板 ```markdown # 智能数据分析系统项目报告 ## 技术架构 - 知识库层：PostgreSQL + pgvector - 模型服务：Ollama DeepSeek1.5B - 应用框架：LangChain + FastAPI ## 风险控制 | 风险类型 | 缓解措施 | |---------|----------| | 模型偏差 | 设置置信度阈值(≥0.7) | | 数据泄漏 | 启用TLS加密传输 | ## 部署清单 1. 硬件需求：NVIDIA GPU(≥8GB VRAM) 2. 软件依赖：Python3.10+, Docker24.0+ 3. 部署耗时预估：2.5人日 ``` ### 四、关键指标验证 ```python # 测试用例示例 def test_analysis(): test_data = "sales_data.csv" result = analyze_data(test_data) assert "趋势" in result, "分析结果应包含趋势描述" assert len(result.split("\n")) > 15, "分析深度不足" ```
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