LLMs之RAG：只需四步骤—基于Ollama后端框架(配置phi3/LLaMA-3/Deepseek-r1等模型)结合Dify前端框架创建个性化应用—跨境电商客服/RAG本地知识库问答(设置知识库文

已于 2025-02-06 07:52:47 修改
阅读量3.9k 收藏 33
点赞数 12
分类专栏： NLP/LLMs RAG_Agent 精选(人工智能)-中级 文章标签： Ollama phi3 LLaMA-3
于 2024-05-07 01:14:10 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/138514081
版权

LLMs之RAG：只需四步骤—基于Ollama后端框架(配置phi3/LLaMA-3/Deepseek-r1等模型)结合Dify前端框架创建个性化应用—跨境电商客服/RAG本地知识库问答(设置知识库文件+向量化存储+应用发布)/翻译助手等多个应用

目录

基于Ollama后端框架(配置phi3/LLaMA-3/Deepseek-r1等模型)结合Dify前端框架创建个性化应用—跨境电商客服/RAG本地知识库问答(设置知识库文件+向量化存储+应用发布)/翻译助手等多个应用

1、配置依赖

1.1、安装Docker和Docker Compose，

1.2、安装并配置Ollama

1.3、打开Dify界面并配置模型

2、配置模型

2.1、列出已有模型

2.2、加载模型

加载phi3:latest模型

加载deepseek-r1:1.5b模型：配置模型后，切记刷新才会载入

3、创建应用并发布测试

T1、创建简单的对话应用：比如跨境电商客服等

第1步，选择模型

第2步，配置跨境电商客服角色

第3步，对话测试

T2、创建基于RAG的对话应用

第1步，创建知识库并向量化存储

第2步，创建应用并发布

第3步，基于知识库进行对话测试

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
LLMs之RAG：基于Ollama框架(开启服务器模式+加载LLMs)部署LLaMA3/Phi-3等大语言模型、并结合AnythingLLM框架(配置参数LLM Preference【LLM Prov
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-07 3113
​ LLMs之RAG：基于Ollama框架(开启服务器模式+加载LLMs)部署LLaMA3/Phi-3等大语言模型、并结合AnythingLLM框架(配置参数LLM Preference【LLM Provider-Chat Model】 /Embedding Preference/Vector Database)实现RAG功能(包括本地文档和抓取网页)实现Chat聊天以及本地知识库问答实战 目录 基于Ollama框架(开启服务器模式+加载LLMs)部署LLaMA3/Phi-3等大语言模型、并结合Anyt
如何在本地正确部署Dify服务
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
08-06 8108
本文是该专栏的第49篇，后面会持续分享python的各种干货知识。Dify是一个开源的LLM（大型语言模型）应用开发平台，旨在为开发者提供从Agent构建到AI workflow编排、RAG检索、模型管理等全方位的能力，从而轻松构建和运营生成式AI原生应用。在本文中，笔者将针对Dify的核心知识点以及“本地如何部署Dify”，进行详细说明。具体细节部分，笔者在正文将结合实际完整图文案例进行详细说明，一文让你轻松学会在本地部署Dify。废话不多说，下面跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附完整操作以及本地部署D
dify实战-零基础零编程实现基于ollama+deepseek搭建本地知识库详细教程
AI agent
03-10 2302
从零开始一步步指导通过dify+Ollama+deepseek的组合搭建本地知识库
大模型Dify（Agent + RAG）完全指南：一篇文章彻底掌握！
最新发布
2401_84204207的博客
03-28 2816
等，无需深入底层技术细节。2、 模块化设计：Dify采用模块化的设计，
Ollama利用嵌入模型实现RAG应用
顺其自然~专栏
08-23 1050
Ollama支持embedding models嵌入模型，从而支持RAG（retrieval augmented generation）应用，结合文本提示词，检索到文档或相关数据。嵌入模型是通过训练生成向量嵌入，这是一长串数字数组，代表文本序列的关联关系。Ollama的嵌入模型有三种：mxbai-embed-large、nomic-embed-text 、all-minilm。
通过 Ollama、Langchain 实现 RAG
hawk2014bj的博客
04-16 4343
RAG 在 Langchain 上的定义是，作为大语言模型最常用的场景就是问答系统，可以针对特别来源数据做问题回答，就是私有数据，这就是 RAG，英文全称是Retrieval Augmented Generation。就是对现有模型数据的增广，大语言模型都是在公众数据上训练，而且只是拿到了某一个时间点之前的数据。RAG 是数据增广，也可以说是数据过滤，按照今天大模型的发展，上下文的长度已经卷到200 万个汉字的无损上下文，那么 RAG 会不会以后就不需要了，每次对话都把文档带上，让我们拭目以待。
RAG 实践-Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库
2401_84495872的博客
06-12 1931
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。
终于可以在本地玩大模型了！Docker+Ollama+Dify，分分钟带你构建Llama模型本地服务，CPU也能玩的大模型教程！
datian1234的博客
12-28 5532
如今越来越多的伙伴们开始借助 Ollama 来把玩模型。Ollama是一款开源工具，它允许用户在本地便捷地运行多种大型开源模型，包括清华大学的ChatGLM、阿里的千问以及Meta的llama等等。但多数情况下，我们看到的都是那种拿来就用的“预制菜”模式，如果我们想要使用自己微调的模型，那又该怎么搞定呢? 今天这篇文章就来带大家看看如何通过 Ollama 来搭建“个性化”的模型服务，特别是针对那些经过微调、准备用于推理的模型，这个过程中我们还会借助到另外一个王炸工具辅助，Dify。
机器学习|精选生产级LLM开源项目
2401_85324918的博客
08-02 1330
为了方便LLM相关的学习，整理了ChatGPT相关开源库列表，包括数据预处理、训练/微调、评估/基准测试、服务/推理、应用/RAG、测试/监控、安全等。
《Ollama : AI Readme》
zheng_ruiguo的专栏
03-03 788
《Ollama : AI Readme》
基于ollama的本地RAG实践
weixin_52454379的博客
09-27 601
先放参考的原文链接。
使用Ollama和OpenAI实现多查询RAG：一个详细指南
sjufgwgfhoia的博客
10-10 542
通过使用Ollama和OpenAI，我们可以实现高效的多查询RAG系统。这种系统不仅能全面覆盖检索需求，还能通过本地LLM提高查询生成效率。
Chroma + Ollama 搭建本地RAG应用
奇舞周刊
06-04 1443
> 本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师本篇文章我们将基于Ollama本地运行大语言模型（LLM），并结合ChormaDB、Langchain来建立一个小型的基于网页内容进行本地问答的RAG应用。概念介绍先简单了解下这些术语：LLM (A large language model) 是通过使用海量的文本数据集（书籍、网站等）训练出来的，具备通用语言理解和生成的能力。虽然它可以推理许多内容...
基于Ollama和AnythingLLM搭建本地化知识库RAG
scj0725的博客
04-24 6818
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。
Ollama安装、远程访问等设置；FastGPT大模型RAG知识库结合使用案例
weixin_42357472的博客
04-12 3598
参考：Ollama作为后端大模型加载运行FastGPT作为前端页面聊天集成RAG框架。
【LLM大模型】使用Ollama本地离线体验SimpleRAG（手把手教程）
2301_81940605的博客
08-23 1787
Ollama是一个开源项目，专注于开发和部署大语言模型，特别是像LLaMA这样的模型，用于生成高质量的文本和进行复杂的自然语言处理任务。
RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库
python123456_的博客
09-04 5560
本文我们介绍另一种实现方式：利用 Ollama+RagFlow 来实现，其中 Ollama 中使用的模型仍然是Qwen2我们再来回顾一下 RAG 常见的应用架构。
Ollama + Dify部署AI大模型
m0_51902127的博客
08-23 2605
Ollama + Dify部署AI大模型
Dify中的RAG和知识库
NLP工程化
07-11 5690
向量检索优势：复杂语义的文本查找，相近语义理解，多语言理解，多模态理解，容错性。传统关键词搜索优势：精确匹配，少量字符的匹配，倾向低频词汇的匹配。向量检索和关键词检索在检索领域各有其优势。混合检索通过多个检索系统的组合，实现了多个检索技术之间的互补。
linux恢复rm删除文件
03-16
你可以使用rm命令恢复rm删除的文件，但是这只适用于没有被覆盖的文件。如果文件已被覆盖，你可以通过使用恢复工具来尝试恢复它们。要在Linux中恢复已删除的文件，可以尝试使用以下命令： 1. 如果您在删除文件时使用了“rm”命令，则可以使用“undrm”命令来恢复文件。该命令可以从“ext3”和“ext4”文件系统中恢复文件。在大多数发行版中，该命令都不会默认安装，您需要手动安装它。 2. 使用“extundelete”命令来从“ext3”和“ext4”文件系统中恢复删除的文件。该命令也不会默认安装在大多数发行版中，您需要手动安装它。 3. 使用“testdisk”命令从各种文件系统中恢复文件。该命令可以从“FAT”、“NTFS”、“ext2”、“ext3”、“ext4”等文件系统中恢复文件。它也可以恢复已格式化的硬盘或分区。该命令也不会默认安装在大多数发行版中，您需要手动安装它。 请注意，在尝试从文件系统中恢复已删除的文件之前，确保不再向该文件系统写入任何数据，否则可能会覆盖要恢复的文件数据并使其永久丢失。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一个处女座的程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值