告别AI“一本正经的胡说八道”，用RAG搭建你的专属知识库！

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonhy/article/details/145884963

前言

当AI成了“懂王”，你敢用吗？

初次接触大语言模型（LLM）时，你是否也被它的“聪明”惊艳过？它能写诗、编程、翻译，甚至和你聊人生哲学。但很快你会发现——这AI有时候像个“懂王”！明明问题涉及专业领域，它却自信满满地编造答案；明明数据需要精确，它却用模糊的“可能”“大概”搪塞。

为什么AI会“一本正经地胡说八道”？

通用性陷阱：LLM为广泛场景设计，缺乏垂直领域的专业知识。
信息熵困境：模型依赖概率生成文本，缺少真实数据支撑，导致“幻觉”。

如何破局？两种思路： 重训或微调模型：成本高昂，需海量数据和算力，个人难以实现。 RAG技术：低成本、高效率！让AI先查资料再回答，大幅提升答案可靠性。

今天，我们就教你如何用RAG技术+本地知识库，打造一个“不胡说”的AI助手！

RAG：给AI配个“外接大脑”，终结幻觉！

1. RAG是什么？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），简单来说就是：

第一步：检索——从你的知识库中精准抓取相关资料；

第二步：生成——让AI基于这些资料生成答案。

2. 为什么RAG能解决“AI幻觉”？

减少信息熵：通过外部知识库注入确定性信息，限制AI的“自由发挥”。

动态更新：知识库可随时补充最新数据，无需重新训练模型。

举个栗子🌰：

传统LLM：问“如何治疗新冠？”，可能编造过时或错误方案。
RAG加持的LLM：先检索权威医学指南，再生成符合当前诊疗规范的答案。

3. RAG工作原理

简单来说，RAG工作方式是利用已有的文档或内部知识生成向量知识库，当用户提问时，将知识库中的相关内容与问题一起输入到大模型中，从而让模型的回答更加准确。它结合了信息检索技术和大模型的能力。

具体步骤如下：

检索阶段：当用户输入一个问题时，系统会从外部数据库或文档中检索与问题相关的信息或文档片段。
生成阶段：检索到的信息会与原始问题一起输入到生成模型中，最终生成答案。

通过这种方式，模型不仅依赖于自身的内部知识，还能利用外部的实时或特定数据。我们日常使用大模型进行简单聊天的交互方式如下图所示：

我们搭建了RAG后，整体架构如下图：

手把手搭建：零代码构建你的本地知识库

工具清单

Ollama：模型管家，一键下载管理AI模型。
DeepSeek-R1：国产高性能大模型，中文理解能力强。
Nomic-Embed-Text：文本转向量工具，让AI“看懂”你的资料。
AnythingLLM：私有化部署平台，像搭积木一样组装AI应用。

四步搭建指南

1：安装Ollama（模型管家）

下载：官网一键安装，支持Win/Mac/Linux。

注: 如果下载慢可以通过迅雷快速下载

官网复制ollama下载地址，启动迅雷客户端下载

避坑指南：

修改默认存储路径（防止C盘爆炸）：

新建系统变量：OLLAMA_MODELS=D:\ollama_models

开放跨域访问（方便后续工具调用）：

设置变量：OLLAMA_ORIGINS=*

2：部署DeepSeek-R1大模型

ollama集成模型查看

命令行下载：

ollama run deepseek-r1:7b  # 7B参数版本，普通电脑也能跑



**常用命令**：

查看模型：ollama list安装模型：ollama run 模型名卸载模型：ollama rm 模型名启动服务: ollama service退出模型：ctrl+d

3：用Nomic-Embed-Text处理知识库

下载Nomic-Embed-Text

打开命令行工具通过pull命令直接安装，大小为274MB

ollama pull nomic-embed-text

核心功能：

将PDF/TXT/Markdown文档切分为文本块。
转换为向量编码，存入本地数据库。

配置提示：在AnythingLLM中选择该模型，设置最大文本块长度（默认8192）。

4：组装AnythingLLM（私有化AI平台）

下载地址：AnythingLLM官网

关键配置：

新建工作区：点击界面右侧箭头，创建专属知识库。

绑定模型：选择DeepSeek-R1作为生成引擎。

连接向量库：输入Ollama服务地址（如http://localhost:11434）。

配置embedder模型

应用场景：你的AI能有多靠谱？

企业内部：

员工手册查询 → 秒答请假流程、报销政策。
技术文档检索 → 精准定位代码示例、故障解决方案。
个人学习：
论文/电子书管理 → 输入关键词，提取核心观点。
外语学习助手 → 基于词典库生成地道例句。
敏感领域：
法律咨询 → 严格依据法规条文生成建议。
医疗问答 → 仅参考权威指南，拒绝“偏方”。

总结：让AI从“懂王”变“专家”

通过RAG+本地知识库，你可以： ✅ 低成本：无需天价训练，普通电脑即可运行。 ✅ 高安全：数据完全私有，杜绝泄露风险。 ✅ 强可控：答案来源透明，拒绝“黑箱”生成。

立即行动：按照教程搭建你的知识库，体验“有据可依”的AI！

💡 小贴士：Cherry Studio可代替 AnythingLLM，Cherry Studio更简洁好用，支持各种在线小助手、支持AI的在线API接入。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望