深度学习-121-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的效果提升途径

最新推荐文章于 2025-03-30 21:23:22 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 RAG
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1 基于AnythingLLM搭建

1.1 安装Ollama和AnythingLLM

根据自己的环境下载安装AnythingLLM Desktop。
根据自己的环境下载安装Ollama。
注意安装到其他磁盘，不要在c盘安装。
查看本地安装的Ollama中陆续下载的模型
在这里插入图片描述

启动AnythingLLM后，点击左下角的设置。

1.2 基础配置(人工智能提供商)

1.2.1 配置大模型

(1)点击 LLM首选项。
(2)选择ollama作为模型提供商。
(3)选择已安装的deepsek模型。
(4)注意下地址。
(5)保存。
在这里插入图片描述

1.2.2 配置向量数据库和嵌入模型

(1)向量数据库不用动即可，使用自带的。

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深度学习-131-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(二)
qq_20466211的博客
02-25 360
真正实现RAG管道中从足够多的片段中检索到最为相关的TopK个片段：(1)调小Chunk Size；(2)调大TopK检索召回片段数；(3)不要点Pin图钉。
深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
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02-25 618
您的 LLM 在提问时如何或为什么不使用您的文档。幸运的是，实际上解决起来很简单！这些方法不仅仅只适用于AnythingLLM。
基于 Deepseek LLM 本地知识库搭建开源方案(AnythingLLM、Cherry、Ragflow、Dify)认知
bagell的博客
02-27 1303
本地 LLM 部署LLM 本身只是一些神经网络参数, 就拿 DeepSeek-R1 来讲，模型本身存储了， 实际运行起来需要行业级别的服务器配置， 消费级别的个人电脑不能直接运行，实际还涉及到硬件适配，需手动配置环境，编写分布式推理代码，处理量化与内存溢出问题现在通过ollama可以在消费级别电脑部署，上面涉及到的问题ollama帮我们完成，同时还涉及模型的管理，推理服务构建ollama开源项目地址： https://github.com/ollama/ollamaollama安装。
告别AI“一本正经的胡说八道”，用RAG搭建你的专属知识库！
pythonhy的博客
02-26 1236
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。
RAG 实践-Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库
最新发布
Q2024107的博客
03-30 968
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。
基于deepseek模型知识库，Cherry Studio和AnythingLLM使用效果对比
iNeuOS工业互联网
02-10 2073
网上有很多构建本地知识库的文章，我们更应该更深入应用，对比不同的应用效果，才能发挥知识库本身的价值。
本地私有化RAG知识库搭建—基于Ollama+AnythingLLM保姆级教程
bagell的博客
10-10 3110
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了信息检索和语言模型的技术，它通过从大规模的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模型（LLM）在信息滞后、模型幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等问题。即：RAG 就是可以开卷回复的 LLM‍。
AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）
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继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。
深度学习-107-RAG技术之基于Cherry Studio和Anything LLM搭建本地私人知识库的效果并不理想
qq_20466211的博客
02-08 3025
知识库是人工智能RAG(检索增强生成)的领域，如果要做智能很多东西要优化，第一大模型本身足够强，1.5b只能作为简单示例，它还要考虑嵌入模型，重排序模型，向量数据库，文本分割等等，要实际应用还要学好多东西。
深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库
qq_20466211的博客
06-10 1267
大模型在回答问题或生成内容前，首先在外部数据库中进行检索RAG，将相似度高的内容返回给大模型LLM，再进一步整理生成。
基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统
lldhsds的专栏
04-21 4807
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。
基于Ollama和AnythingLLM搭建本地化知识库RAG
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04-24 6861
先看效果,我上传了一个pdf如下：上传之后做向量化处理，处理完成之后，就可以开始问答了。
AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库
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一、前言继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。
AnythingLLM+Ollama，基于RAG方案构专属私有知识库
技术宅男改变世界
01-16 2527
官网https://anythingllm.com/AnythingLLM是一个AI聊天系统，它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，AnythingLLM支持本地开源和商用闭源的大语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模型。和之前的大模型部署和应用过程相比，基于 AnythingLLM 的 RAG 实现整个部署过程比较繁琐，包括环境准备、Docker 安装和配置、AnythingLLM 配置等。
【LLM大模型】基于 AnythingLLM 及 Ollama 构建本地知识库
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RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，是 2023 年最火热的 LLM 应用系统架构，它的作用简单来说就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。
用deepseek+Anything LLM+向量模型是否可以搭建拥有知识库的本地模型
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### 使用 DeepSeek 和 Anything LLM 及向量模型构建带知识库的本地部署方案 #### 初始设置与环境准备 为了成功搭建基于 DeepSeek 和 Anything LLM 的解决方案，需先完成必要的软件安装和配置工作。这通常涉及创建虚拟环境并安装依赖项，确保 Python 版本兼容以及获取最新的框架版本。 ```bash pip install deepseek anything_llm vector_model_library_name ``` 上述命令用于安装所需的主要包[^1]。 #### 数据预处理与索引建立 数据集的质量直接影响到最终系统的性能表现。因此，在导入任何外部资源之前，应当对原始文档执行清洗、分词等一系列自然语言处理操作，并通过选定的向量模型将其转换成稠密表示形式以便后续检索使用。 ```python from vector_model_library import VectorModel vectorizer = VectorModel() processed_data = preprocess_documents(raw_docs) vectors = vectorizer.fit_transform(processed_data) index.build(vectors) ``` 此段代码展示了如何利用预先训练好的向量模型来生成文档嵌入并向量化后的结果存储于内存中以供快速查询。 #### 集成 Knowledge Base 查询能力 为了让模型能够理解并回应特定领域内的复杂问题，必须赋予其访问结构化或半结构化的专业知识的能力。这里可以通过 API 或者数据库连接的方式集成现有的 KB 系统；也可以采用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术增强生成式对话系统的效果。 ```python def query_knowledge_base(question): retrieved_contexts = kb_retriever.retrieve(question, topk=5) response = llm.generate_response(context=retrieved_contexts, prompt=question) return response ``` 这段脚本说明了当接收到用户输入时，程序会调用知识库检索器寻找最相关的上下文片段作为提示的一部分传递给大语言模型从而得到更精准的回答。 #### 模型微调与优化策略 考虑到不同应用场景对于准确度的要求各异，可能还需要针对具体任务进一步调整超参数甚至重新训练部分组件。比如可以考虑引入更多样化的负样本或者增加正则化强度防止过拟合现象发生。 ```python for epoch in range(num_epochs): train_loss = trainer.train_epoch(model=model, dataloader=train_loader) valid_metrics = evaluator.evaluate(model=model, dataloader=val_loader) scheduler.step(valid_metrics['loss']) ``` 以上伪代码体现了典型的监督学习流程，其中包含了损失函数计算、梯度更新以及验证评估等环节。
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