anythingllm-大模型投喂私有化的数据

原创 已于 2025-04-17 14:31:04 修改 · 1.2k 阅读 · 7 ·
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于 2024-11-19 15:20:23 首次发布

1.部署大模型
https://blog.youkuaiyun.com/YXWik/article/details/143871588
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下载安装软件：anythingllm
下载地址：https://anythingllm.com/desktop
一般通用大模型无法满足企业实际业务需求，涉及到知识局限性、信息安全等问题，企业不能将私域数据上传到第三方平台训练，而 AnythingLLM 就是为解决这个问题而生的框架。它能在本地轻松构建基于 LLM 的 AI 应用，集成 RAG、向量数据库和强大的 Agent 功能，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案
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下载：ollama pull nomic-embed-text
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anythingllm配置关联Ollama

最低0.47元/天 解锁文章
【AI测试必学】给大模型投喂数据的三种方法
blues_C的博客
02-11 3454
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，大模型的性能在很大程度上依赖于其训练数据的质量和数量，如何有效地“投喂”数据给大模型，成为了提升模型性能的关键；本文将详细介绍几种常见的数据投喂方法，包括提示词（Prompting）、检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning），并分析它们的优缺点及适用场景，同时提供相应的示例。
玩转大语言模型——本地部署deepseek R1和本地数据库的小白教程(Ollama+AnythingLLM)
艾醒的博客
02-05 3862
最近deepseek模型可谓是非常火爆，尤其是deepseek R1的逻辑能力，并且deepseek R1还开放了多种参数大小的蒸馏模型，使得本地部署成为了可能。在本系列中上一篇介绍了在本地部署deepseek R1的用法，本篇将介绍如何部署本地大模型的数据库。
人工智能DeepSeek本地部署与WebUI可视化：知识库数据投喂训练AI新手保姆级教程 图文详解使用工具 Ollama + AnythingLLM，知识库文件、模型推理及数据处理均在本地完成
05-26
内容概要：本文详细介绍了如何在本地部署国产大模型DeepSeek，并通过WebUI实现可视化交互，以及如何通过知识库数据投喂训练AI。首先，文章指导读者安装Ollama并在本地部署DeepSeek R1模型，根据显存容量选择合适的模型版本，通过命令行与模型进行交互。其次，介绍了如何使用Page Assist插件实现WebUI可视化，使用户可以通过浏览器与DeepSeek进行图文交互。最后，讲解了如何下载嵌入式模型nomic-embed-text并安装AnythingLLM，通过上传知识库文件训练AI，实现准确回答投喂数据相关问题，最终搭建本地AI知识库。 亮点：①DeepSeek本地部署图文详解，新手保姆级教程；②使用工具 Ollama + AnythingLLM ，知识库文件、模型推理及数据处理均在本地完成，安全可控。 适合人群：对AI模型有兴趣的技术爱好者，尤其是希望在本地环境中部署和使用大模型的开发者和研究人员。 使用场景：①本地部署DeepSeek模型，避免服务器繁忙或宕机的影响；②通过WebUI实现与DeepSeek的可视化交互，提升用户体验；③通过知识库数据投喂训练AI，构建个性化和专用的AI知识库，满足特定领域的问答需求。
保姆级实战教程：安装部署私有化大模型，并投喂数据
EnjoyEDU的博客
01-26 6454
大模型增强应用，用来做界面化的交互，同时也可以处理文本标记，以及向量数据存储，这样我们就可以给自己部署的大模型投喂数据了。OK，正式开始！
保姆级实战教程：安装部署私有化大模型，并投喂数据，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
huang9604的博客
09-17 741
今天就做一个简单的示范，让大家都能轻松搞定在自己的电脑哦上，本地化部署并运行私有化大模型，并且为我们自己的大模型投喂数据。
零成本高效部署：Llama 3本地使用全攻略
程序员鑫港的博客
05-09 6363
Meta公司的Llama 3大模型引领AI新篇章 各位朋友，我是袋鼠帝。近日，真正的“OpenAI”——Meta公司，对“Close AI”进行了有力回应，推出了其开源大模型系列的最新力作——更是青出于蓝，不仅在技术层面实现了对的重大突破，还在各种评估测试中展现出令人瞩目的表现。这标志着AI技术又迈出了坚实的一步。目前，推出了两个版本，分别是8B和70B。在与同等级别的Gemma和Mistral开源模型较量中，8B版本展现出了显著的优势。
百度大模型的 propmt 投喂
廖圣平
12-25 538
大模型投喂，可以创造出很多很神奇的应用，只需要稍微训练就能有一个自己的应用。
以一当十！先用可用之处：AnythingLLM+DeepSeek数据解读实战及有关LLM+RAG应用的认知矫正及能力边界
m0_65555479的博客
02-15 1726
最近一些天，很多朋友问AnythingLLM+DeepSeek构建的本地知识库一些更广泛的问题：如何把200G的资料喂给它，让它帮我检索我需要的东西可否把10篇研报直接喂给它，让它自动帮我摘抄并整理材料数据，汇总成十年的对比财报表。可否把一个原始数据大表，直接让AnythingLLM直接按我的要求进行清洗，并生成我想要的结论。
最新DeepSeek本地化部署+投喂数据（超详细-保姆级）技术篇（一）
-来自北特小研究-
03-07 2523
史上最简单DeepSeek本地化部署+投喂数据！纯纯保姆级！可以训练出专属你的AI助手
anythingllm 投喂
02-18
anythingllm 是一款专为企业设计的大规模语言模型框架，旨在帮助企业利用私有化数据构建高效的AI应用。该工具允许企业在本地环境中部署并训练自定义的语言模型，从而确保敏感数据的安全性和隐私保护[^3]。 #### ...
DeepSeek本地部署+私有化部署Dify全流程详解
Ht_121212的博客
02-25 4299
通过DeepSeek本地部署与Dify私有化方案，企业可构建完全自主可控的AI系统。数据处理成本降低40%-60%知识检索效率提升300%以上模型训练周期从周级缩短至天级随着大模型技术民主化进程加速，掌握私有化部署能力将成为企业数字化转型的核心竞争力。建议定期关注DeepSeek官方文档更新（https://api-docs.deepseek.com）和Dify社区动态（GitHub仓库），持续优化AI应用生态。
给大模型喂数据三种方式
weixin_30872839的博客
05-02 1230
借鉴：来源B站的高手的理解，如下图很形象。
如何给AI大模型喂数据？
m0_46995061的博客
01-10 3145
总结：大模型的学习方式就像选课，文本提示是旁听，RAG是图书馆查资料，微调是请家教。这个长文本数据，它只能在你的这个对话窗口内有效，而且还不能超过它模型本身支持的。比如我们上传一篇文章，发给大模型让他总结一下里面的内容，这个就是长文本提示。就好比我们写论文的时候，在图书馆里有一大堆书，当你开始写某个主题的时候。的数据和信息来生成更准确的答案，弥补大模型在知识更新方面的不足。这里介绍大模型优化的三种方式：长文本提示，RAG，微调。其实在微调之前，真正做大模型的厂商已经做过了一步，叫做。
AnythingLLM+DeepSeek R1本地知识库也能做数据分析了！！！
m0_63171455的博客
02-05 8606
今天，又学习并搭建了。本着试一试的态度，竟然再次被AI的能力到了……先上结果，后附过程。
【Ollama】手把手教你使用Ollama+AnythingLLM搭建个人本地知识库RAG，可进行数据投喂
VT_馒头的博客
02-13 2587
Ollama+AnythingLLM 可搭建个人本地知识库 RAG 并进行数据投喂。先下载安装 Ollama，再安装 AnythingLLM，配置模型，设置工作区、语言等，最后进行数据投喂，上传文件保存，测试能否检索信息，轻松打造本地知识库。
【llama3.1】ollama的使用--本地部署使用llama3.1模型
weixin_46481662的博客
07-24 1397
安装完成ollama后，在命令行窗口输入上图表示 Ollama 正在下载llama3任务所需的资源文件，并显示了当前的下载进度、速度和预计剩余时间。这是 Ollama 在准备运行llama3任务之前所需的步骤。
大模型RAG系统入门到精通（一）为什么要给大模型喂外部数据？
m0_56255097的博客
10-04 1065
想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知。但当你问它"今天的股市行情如何？“或者"最新的新冠病毒变种有哪些症状？”，它却一脸茫然。这就是大语言模型（LLM）的现状 - 知识广博但不够新鲜。这就是为什么我们需要给LLM喂点"额外营养"，也就是外部数据。这个过程，专业点说叫"检索增强生成"（RAG）。
Ollama本地大模型-个性化AI：训练自己的风格模型和数据投喂打造专属智能体验
瑶山的博客
03-19 1234
之前我们使用Ollama下载了deepseek模型，现在我想将其训练成自己风格的模型，应该怎么做？
anythingllm数据集投喂
02-16
### 使用 AnythingLLM 数据集进行模型训练的数据输入 为了将数据输入到 AnythingLLM 数据集中用于模型训练，通常遵循 TensorFlow 和 NumPy 提供的功能来处理和加载数据。具体来说，当所有输入数据能够适应于内存中时，最简便的方法是通过将其转换成 `tf.Tensor` 对象并利用 `Dataset.from_tensor_slices()` 方法[^2]。 下面展示了一个具体的 Python 实现案例： ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 加载训练数据至两个NumPy数组中，例如使用`np.load()`. with np.load("/path/to/your/training_data.npy") as data: features = data["features"] labels = data["labels"] # 假设每一行的特征对应相同索引位置上的标签. assert features.shape[0] == labels.shape[0] # 创建TensorFlow Dataset对象. dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)) # 批量大小可以根据实际需求调整. batch_size = 32 dataset = dataset.batch(batch_size) # 如果需要打乱数据顺序，在此之前调用shuffle(). dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch(batch_size) ``` 这段代码展示了如何从 `.npy` 文件读取预存的数据，并构建一个 TensorFlow 的 `Dataset` 来准备喂入模型训练过程。对于 AnythingLLM 这样的特定应用领域内的数据集，确保所使用的数据格式匹配预期的要求是非常重要的；这可能涉及到额外的数据清洗、预处理步骤以及自定义解析逻辑以适配目标框架或库的需求。
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