搭建本地知识库

于 2025-04-09 22:42:44 发布
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大模型桌面客户端工具：cherry studio

本地部署大型语言模型的工具: ollama

不会部署本地大模型看：两步实现deepseek的本地部署_deepseek本地部署后查看-优快云博客

第一步进入：ollama官网选择Models

nomic-embed-text:latest 是一个高性能的嵌入模型，主要用于将文本、图片、视频等信息转换为向量（即嵌入向量），以便进行语义检索、相似性匹配等任务。详细了解看看nomic-embed-text:latest 是做什么的-优快云博客

第二步拉取这个向量转化模型

ollama pull nomic-embed-text



第三步打开Cherry studio   

添加本地模型

cherry studio 有一个缺馅就是无法看到是如何处理你的知识库。

对于ai幻觉有可能是知识库的处理问题

现在你会本地搭建知识库了

胚芽鞘681
关注
DeepSeek搭建本地知识库
Think_and_work的博客
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最后：我是Walker，一个热爱分享编程知识的程序员，希望能够帮助到你！
LLM+RAG本地化部署及开发----实践教程
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最近LLM+RAG技术的火热激发了本菜鸟的兴趣。借鉴进行简单的学习与使用。
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 2327
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。
使用Ollama搭建本地DeepSeek
二进制专栏
02-07 3415
本文将给展示Ollama+AnythingLLM本地知识库部署全过程。
【本地部署DeepSeek+配置】
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02-26 1208
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。😊。
基于deepseek-r1构建自己的知识库，巨简单！！
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02-06 637
本地部署私有知识库，使用deepseek-r1打造rag私有知识库
C#整合Ollama实现本地LLMs调用
weixin_31083901的博客
09-09 534
前言 近两年AIGC发展的非常迅速，从刚开始的只有ChatGPT到现在的很百家争鸣。从开始的大参数模型，再到后来的小参数模型，从一开始单一的文本模型到现在的多模态模型等等。随着一起进步的不仅仅是模型的多样化，还有模型的使用方式。大模型使用的门槛越来越低，甚至现在每个人都可以在自己的电脑上运行模型。今天我们要说的就是大模型工具中的佼佼者Ollama,并演示如何通过C#来使用Ollama。 ...
deepseek本地部署并搭建本地知识库完整教程及安装软件
02-09
以下便是关于DeepSeek本地部署、搭建本地知识库以及安装软件的详细教程。 首先，本地部署DeepSeek需要具备一定的技术背景，包括熟悉操作系统、数据库、网络通信以及编程等基本技能。对于希望在本地环境中充分利用...
ollama+dify搭建本地知识库
02-18
通过上述步骤，用户可以成功搭建本地知识库，不仅能够利用ollama提供的资源，还能够扩展自定义模型，使知识库更加丰富和个性化。整体来看，ollama与dify的整合为本地知识库的搭建提供了一个强大且灵活的方案，用户...
DeepSeek R1 本地部署及搭建本地知识库完整教程.docx
02-09
DeepSeek R1是一款热门的大语言模型工具，该教程详细指导用户如何进行本地部署以及搭建本地知识库。整个教程分为四个主要步骤，分别是安装Ollama、安装Deep Seek -r1模型、安装界面化工具Cherry-Studio和搭建本地...
DeepSeek R1 本地部署及搭建本地知识库完整教程.pdf
02-11
搭建本地知识库包括新建知识库，添加相关文件，并在对话时选择相应的知识库。知识库的建立可使得模型更准确地提供问题的答案。 #### 系统配置要求 不同规模的Deep Seek R1模型对计算机硬件配置有不同的要求。具体而...
windows本地AI知识库解决方案（ pageassist + nomic + deepseek-r1:1.5b）
qq_41444892的博客
03-10 908
windows本地化部署AI知识库，使用pageassist + nomic + deepseek-r1:1.5b，使用最少的资源，得到相对更好的结果
基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统
lldhsds的专栏
04-21 4790
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。
ollama 部署nomic-embed-text 模型和使用,计算句子相似度
最新发布
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
04-06 533
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。
【AI】Ollama+DeepSeek+AnythingLLM打造私有知识库
m0_59164520的博客
02-12 1878
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 1349
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。
【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 1315
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。
整合Ollama实现本地LLMs调用
python1222_的博客
10-09 2919
本文介绍了如何通过`C#`结合`Ollama`实现本地大语言模型的部署与调用，重点演示了在`C#`应用中集成该功能的具体步骤。通过详细的安装指南与代码示例，帮助开发者快速上手。• 首先我们介绍了Ollama的安装及基本设置和命令的使用。• 然后介绍了如何通过Ollama调用大模型,比如使用命令行Http接口服务可视乎界面。• 再次我们我们通过C#使用了Ollama SDK来演示了对话模式文本嵌入多模态模型如何使用，顺便说了一下相似度计算相关。• 最后，我们展示了通过调用Ollama服务，因为。
搭建本地知识库训练
03-19
<think>好的，用户想了解如何搭建本地知识库进行训练的方法、指南和工具。首先，我需要回忆之前提供的引用内容，看看有哪些相关的信息可以利用。 根据引用[1]，提到了使用Dify搭建DeepSeek本地知识库，并提到需要部署DeepSeek本地模型，可能涉及Ollama。引用[2]介绍了AnythingLLM作为本地知识库工具，支持文档处理、向量化和本地RAG。引用[3]讨论了传统训练方法的不足，比如数据量大、更新困难等，这可能对比本地知识库的优势有帮助。 用户的问题包括方法、指南和工具，所以需要分步骤说明流程，然后介绍工具，再给出操作指南。同时，用户可能关心本地知识库的优势，比如避免数据泄露、实时更新等，需要结合引用内容强调这些点。 需要确保回答结构清晰，分点列出。工具部分可以包括Dify、AnythingLLM、Ollama、LangChain和LlamaIndex。操作步骤可能涉及环境准备、数据处理、模型选择、集成和优化。注意事项部分可以引用[3]提到的传统训练的缺点，突出本地知识库的优势。 还要检查是否需要生成相关问题，根据用户提供的示例，应该在最后添加相关问题。可能的问题包括工具比较、处理非结构化数据的方法、RAG的原理、避免模型幻觉的方法，以及知识库更新的机制。 需要确保使用正确的中文表达，避免使用Markdown，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前回答可能不需要太多数学公式，不过如果有相关技术原理可能需要提及。例如，RAG可能涉及向量相似度计算，可以写成$similarity = \cos(\theta)$，但如果没有必要，可以省略。 最后，引用标识要自然地添加到引用内容的末尾，比如在提到Dify时添加[^1]，AnythingLLM时添加[^2]，传统训练缺点时添加[^3]。</think>### 如何搭建本地知识库进行训练？ #### 本地知识库搭建的核心流程 1. **环境与工具准备** 选择适合的工具链（如Dify、AnythingLLM等）并部署本地模型（如通过Ollama部署DeepSeek），确保满足硬件资源（GPU/内存）需求。 2. **数据收集与预处理** - 结构化数据：整理为CSV、JSON等格式； - 非结构化数据（文档、网页）：使用工具（如AnythingLLM[^2]）自动抓取、分割文本，并进行向量化处理。 3. **模型选择与训练** - 直接调用本地模型（如DeepSeek、Llama 2）进行推理； - 若需微调，使用LoRA等技术降低训练成本，避免传统全参数训练的缺陷[^3]。 4. **知识库集成与优化** 通过**检索增强生成（RAG）**实现动态知识更新，公式化表示为： $$ \text{Answer} = \text{LLM}(\text{Query} \oplus \text{Relevant\_Chunks}) $$ 其中$\oplus$表示查询与向量化知识片段的拼接。 --- #### 主流工具与特点 | 工具 | 核心功能 | 优势 | |--------------|-----------------------------------|--------------------------| | **Dify** | 可视化编排RAG流程，支持本地模型部署 | 集成度高，适合企业级应用 | | **AnythingLLM** | 文档自动处理+本地RAG实现[^2] | 零编码，轻量级部署 | | **Ollama** | 本地大模型运行框架 | 支持多模态模型 | | **LangChain**| 灵活构建AI工作流 | 开发者友好，扩展性强 | | **LlamaIndex**| 高效数据索引与检索 | 优化长文本处理 | --- #### 操作指南（以Dify+Ollama为例） 1. **部署基础环境** ```bash # 安装Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama run deepseek ``` 2. **配置Dify知识库** - 上传PDF/Word文档至Dify - 设置文本分割策略（如按段落/语义块切割） 3. **链接本地模型** ```python # Dify配置示例 model_endpoint = "http://localhost:11434/api/generate" headers = {"Authorization": "Bearer local-model-key"} ``` 4. **验证与迭代** - 通过查询测试知识召回率 - 调整向量化维度（如768d→512d）以平衡精度与速度 --- #### 关键注意事项 1. **数据安全**：全程本地化处理，避免敏感数据外传[^2]； 2. **成本控制**：优先使用RAG而非全量微调，避免高训练代价； 3. **更新机制**：设置定时任务重新嵌入新增文档，保持知识时效性。
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