AnythingLLM打造私有知识库

原创 已于 2025-02-15 17:02:56 修改 · 871 阅读 · 1 ·
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于 2025-02-14 20:40:57 首次发布

一、 Ollama+DeepSeek安装

https://blog.youkuaiyun.com/Stestack/article/details/145405151?spm=1001.2014.3001.5502

二、 nomic-embed-text

nomic-embed-text主要用于文本嵌入和句子相似度任务，能够将这些任务应用于分类、聚类、检索等多种自然语言处理场景。该模型在处理短文和长文本任务方面表现出色，适用于各种NLP任务，如文本相似度计算、分类、聚类、检索。

ollama pull nomic-embed-text

三、AnythingLLM

官网下载正常操作安装即可：https://anythingllm.com/

3.1安装好AnythingLLM之后，点击【Get started】
在这里插入图片描述
3.2一直点击右侧箭头下一步，中间的个人信息询问可以跳过，
选择模型提供为“Ollama”，选择模型为“deepseek-r1:1.5b”或其它已经下载好的模型，点击下一步箭头。

在这里插入图片描述

3.3直到看到创建工作区名称，创建自己的工作区名称。
在这里插入图片描述
3.4点击【设置】，可以

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【实战篇】【搭建本地私有化知识库：用 Ollama 和 AnythingLLM 打造你的专属 AI 大脑】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-07 1038
最近 AI 火得一塌糊涂，ChatGPT、文心一言、Claude、DeepSeek…… 这些大模型让我又爱又恨。爱的是它们确实能干不少事儿，恨的是每次用都得联网，还得担心隐私泄露，关键是我这种“技术宅”总觉得：这玩意儿我能不能自己搞一个？于是，我开始研究本地化部署 AI 的方案。直到我发现了 Ollama 和 AnythingLLM，这两个工具简直是为我这种想搞私有化知识库的人量身定制的！今天，我就来手把手教你，用这两个工具搭建一个完全属于你的本地 AI 知识库。
LLM - Ollama+Deepseek R1+Nomic-Embed-Text+AnythingLLM搭建本地私有RAG知识库
小工匠
03-14 3421
通过以上步骤，选择本地ollama部署的大模型的话，就可以部署一个完全本地的RAG系统。​数据隐私：所有处理均在本地完成。​​灵活扩展：支持替换其他Ollama模型（如Llama 3、Mistral）。​​成本可控：无需支付API费用。
Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践
热门推荐
skywalk8163的专栏
02-07 4万+
是一个基于 Sentence Transformers 库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现它的热度排名第一！可以看到nomic-embed-text 模型排在第一。
内存优化版nomic-embed-text-v1.5低资源环境部署全指南
最新发布
gitblog_00603的博客
09-21 1027
当你尝试在边缘设备部署nomic-embed-text-v1.5时，是否被居高不下的内存占用（标准部署需≥4GB显存）和加载超时（平均90秒+）所困扰？嵌入式系统频繁OOM崩溃、树莓派等开发板算力不足、企业级服务器多模型并行部署资源紧张——这些痛点正在阻碍向量嵌入技术在低资源环境的普及。本文将系统拆解6大优化方案，使模型内存占用降低75%，启动速度提升4倍，在仅含2GB内存的ARM设备上实现高效文...
ollama 部署nomic-embed-text 模型和使用,计算句子相似度
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
04-06 1464
nomic -embed-text是一个基于Sentence Transformers库的句子嵌入模型，主要用于特征提取和句子相似度计算。nomic-embed-text 是一款强大的文本嵌入工具，其高性能和灵活性使其成为处理复杂文本任务的理想选择，在学术研究和商业应用等领域都能为用户提供有力的技术支持。
【Deepseek私有化部署】解决 Anything LLM 上传文档一直转圈上传失败问题
caoyuan666的博客
02-09 1万+
Deepseek，Anything LLM成为了当前主流的私有化部署技术方案，为用户提供了便捷的与大语言模型交互处理文档的功能。然而，近期不少用户在私有化部署Deepseek的时候，反馈在使用该软件上传文档时遭遇了问题：界面中文档上传状态持续处于转圈加载状态，长时间等待后上传操作仍无法完成，最终导致上传失败。此问题在用户群体中具有一定普遍性，给正常的文档处理工作带来了极大困扰。本文将从技术原理出发，深入剖析问题成因，并给出详细且专业的解决方案。
【本地部署DeepSeek+配置】
weixin_42333261的博客
02-26 1371
最近国产LLMDeepSeek-R1很火，我也是在第一时间就体验了一把，出乎我意料的是他竟然比付费版的GPT-o1还好用，openAI你还我每个月20美元的会员费😭。话不多说，本文就从0开始教一下大家怎么拥有一个不会“系统繁忙，请稍后再试”的DeepSeek。😊。
Cherry Studio 使用nomic-embed-text模型embedding创建本地知识库的时候卡住，耗时非常长
skywalk8163的专栏
02-08 2729
将《水浒传》txt文件上传到Cherry Studio 创建本地知识库，embedding模型信息：nomic-embed-text:latest 768 维Ollama。于是将水浒传拆分小一点试试，先拆了楔子和第一回，共计19k字符，存为word文档。水浒总计840k，这样算下来，总耗时大约154分钟，也就是2.56小时就应该搞定了。将楔子和第一回，共计19k字符，存为txt文档，设置utf-8格式，大约35秒完成。将水浒传全部文档，重新存为utf8格式，进行embedding处理。
探索 AnythingLLM：借助开源 AI 打造私有化智能知识库
ServiceMesher
12-19 3334
探索如何使用开源项目 AnythingLLM 构建私有化智能知识库。通过 RAG 技术，将文档转化为可检索向量，结合大语言模型实现高效问答，适用于企业与个人开发者。阅读原文请转到：https://jimmysong.io/blog/building-private-ai-knowledge-base-anythingllm/随着大语言模型（LLM）的快速发展，将企业内部知识库与 AI 工具结合成为...
【大语言模型应用】Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库：实现AI专家系统与文档智能处理
05-08
内容概要：本文详细介绍了如何使用Ollama + Qwen（通义千问大语言模型）+ AnythingLLM搭建本地知识库，实现AI+专家系统。首先，文章讲解了Ollama的安装与使用，包括支持的操作系统、硬件要求及模型下载方法。接着，...
使用 DeepSeek AnythingLLM 打造本地知识库
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### 使用 DeepSeek 和 AnythingLLM 构建本地知识库 #### 安装和配置环境 为了构建本地知识库，首先需要准备运行环境。这涉及到下载并安装必要的软件组件。 通过访问提供的链接可以获取 `OllamaSetup.exe` 文件...
【AI】Ollama+DeepSeek+AnythingLLM打造私有知识库
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02-12 2082
前天有朋友问我，这个DeepSeek我部署好了，但它怎么训练呢。库。
ollama命令
zhglhy的专栏
02-21 1792
ollama是一个功能强大的工具，支持模型的下载、运行、管理和交互。通过上述命令，您可以轻松在本地部署和使用各种大型语言模型。如果需要更详细的文档或示例，可以参考Ollama 官方文档。
基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统
lldhsds的专栏
04-21 4999
从chat对话中可以看出基于上传的文档，可以回答简单的问题；对于中文文档推理的效果较差。安装后搜索AnythingLLM或在桌面快捷方式打开程序，兼容多种LLM模型。执行上述命令会在本地的114343端口启动服务，可以供外部调用。基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统。embedding模型： nomic-embed-text。下载windows安装包，双击下一步安装即可。操作系统：windows11 23H2。llm模型： gemma:2B。1. 下载安装Ollama。
【AI】Ollama+DeepSeek+AnythingLLM打造私有知识库，看完这一篇就够了！！
2401_85327249的博客
02-14 1381
nomic-embed-text主要用于文本嵌入和句子相似度任务，能够将这些任务应用于分类、聚类、检索等多种自然语言处理场景。该模型在处理短文和长文本任务方面表现出色，适用于各种NLP任务，如文本相似度计算、分类、聚类、检索。
5分钟带你用中国移动云电脑本地部署DeepSeek-R1搭建个人AI知识库（可联网）
2401_85375151的博客
02-06 3853
共计三步：1、登录中国移动云电脑2、本地部署 DeepSeek R1 和 nomic-embed-text模型指定安装Ollama到D盘：查找合适的模型Page Assist设置中更改语言为中文RAG配置文本浅入模型为nomic-embed-text，其余默认，点击保存设置管理知识中可以上传个人知识库，支持的文件类型有 .pdf, .csv, .txt, .md。简单测试下问答，可以在打开联网开关，可以在一般设置中更改搜索引擎。
能理解你的意图的自动化采集工具——AI和爬虫相结合
weixin_41492681的博客
07-02 297
⭐️我叫忆_恒心，一名喜欢书写博客的研究生????????。 如果觉得本文能帮到您，麻烦点个赞????呗！近期会不断在专栏里进行更新讲解博客~~~ 有什么问题的小伙伴 欢迎留言提问欧，喜欢的小伙伴给个三连支持一下呗。????⭐️❤️ ????Qt5.9专栏定期更新Qt的一些项目Demo ????项目与比赛专栏定期更新比赛的一些心得，面试项目常被问到的知识点。...
通透！第一次看到有人这样图解Transformer 解码器 ！
2401_85378759的博客
09-24 1126
前两天看到一位国外博主发的看完非常有启发，所以分享给大家一起学习。这种形式可以让大家可以更直观的理解相关概念！（前提是大家需要对Transformer基础概念有一定的理解）解码器是负责将编码后的输入和之前生成的标记转换为上下文感知输出的“大脑”。想象一下，它就像是一位艺术家，根据草图绘制出最终的画面。解码器首先会将需要处理的序列进行嵌入，将原始数据转换成它能够理解的格式。由于Transformer不像旧模型那样依赖序列顺序，因此它使用位置编码。
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