本地大模型构建个人知识库（Ragflow）

已于 2025-04-08 20:50:44 修改
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分类专栏： 大模型 文章标签： RAG 知识库 ragflow 本地部署 本地大模型
于 2025-04-07 22:27:38 首次发布
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本地大模型构建个人知识库（Ragflow）

1. 添加本地模型

1.1 查看本地模型

ollama list

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1.2 ragflow添加本地模型

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1.3 系统模型配置

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2. 构建知识库

2.1 准备知识库素材

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2.2 配置知识库

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2.3 知识库绑定素材文件

  • 上传文件素材
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  • 解析文件
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3. 构建交互系统

3.1 配置助理

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3.2 完善提示词

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3.3 设置模型参数

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4. 体验效果

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知识库搭建实战二十、Ollama+RagFlow 部署本地知识库
xiaoqi270620903的专栏
09-09 8746
通过以上步骤，你已经成功在 Windows 系统上通过 Docker 部署了一个本地化的大模型知识库，结合 RagFlow 和 Ollama，安装了通义千问2 7B 模型和中文 Embedding 模型，构建了一个支持中文问答的系统。这种设置适用于企业内部知识管理、自动化客服、智能问答等场景。
本地知识库+本地大模型，借助RAGFlow搭建医院医疗问诊助手，纯本地，超实用！
2401_86435672的博客
10-24 1430
使用Huggingface上的开源医疗数据集，借助 RAGFlow 搭建自己的本地医疗问诊助手。**纯本地构建：本地知识库+本地向量化模型+本地大模型**原理：RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。
RAG & LLm大模型构建本地知识库
topfine的博客
04-05 1068
RAG与LLM的优势 如何构建垂域（向量）知识库 文本分块的技巧 构建一套完整 RAG 系统的步骤
DeepSeek + RAGFlow 构建本地个人知识库
m0_51865346的博客
03-26 840
本文是我学习b站视频DeepSeek + RAGFlow 构建个人知识库的笔记，加入了我复现过程中的经验教训，供自己记忆查阅，同时给有需要的人提供帮助。
利用ollama + RAGFlow部署千问大模型构建个人知识库AI智能体应用
AAI666666的博客
01-29 2546
将开源的大语言预训练模型部署到用户设备上进行推理应用，特别是结合用户专业领域知识库构建AI应用，让AI在回答时更具有专业性，目前已经有很多成熟的应用方案。
windows DeepSeek RAGFlow构建本地知识库系统
m0_71071763的博客
03-03 1567
windows DeepSeek RAGFlow构建本地知识库系统
RAG 实践指南：使用Ollama与RagFlow构建本地知识库
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2401_85390073的博客
10-12 2万+
上一篇文章我们介绍了如何利用 Ollama+AnythingLLM 来实践 RAG ，在本地部署一个知识库。借助大模型和 RAG 技术让我可以与本地私有的知识库文件实现自然语言的交互。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。
本地部署deepseek模型及使用Ragflow工具构建本地知识库
zyl2637的博客
04-06 954
deepseek本地部署，ragflow构建自己的知识库和智能体辅助学习
隐私优先：DeepSeek+RAGFlow本地化部署，手把手构建个人知识库
Allenzyg的博客
03-07 3198
检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统会从外部的知识库中检索出与用户输入相关的内容。准备外部知识库：外部知识库可能来自本地的文件、搜索引擎结果、API 等等。这样，RAG 不仅依赖于模型本身的内在的、通过训练得到的知识，还能实时调用外部的信息进行补充。我们要构建的就是一个基于本地文件的外部知识库；通过 embedding 模型，对知识库文件进行解析：文本是由自然语言组成的，这种格式不利于机器直接计算相似度。
【大模型工具使用学习】RAGFlow构建个人知识库
sinat_40759442的博客
03-17 315
RAGFlow平台搭建本地大模型工具
RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库
AGI_GGbond的博客
10-28 3141
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
RagFlow搭建私有化知识库
weixin_43008312的博客
12-23 1884
♥♥♥知识库、无幻觉聊天和文件管理是RAGFlow的三大支柱。RAGFlow的AI聊天基于知识库。RAGFlow的每个知识库都作为知识源，将从本地机器上传的文件和文件管理中生成的文件引用解析为未来AI聊天的真正“知识”。
SMT轨迹导入程序：C#源码实现DXF文件导入生成G代码
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新5.txt
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MATLAB模糊控制算法在驾驶员制动意图识别中的应用：试验案例、模型与模糊控制器
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内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB的Fuzzy工具箱实现驾驶员制动意图的识别。文中首先解释了模糊控制的基本概念及其在处理不确定性和模糊性方面的优势。随后，通过具体的MATLAB代码示例展示了如何构建模糊推理系统（FIS），包括定义输入输出变量、隶属函数以及规则库。此外，还讨论了实际应用中的优化措施，如调整隶属函数参数和引入多输入变量以提高系统的鲁棒性和准确性。最后，通过对比实验验证了模糊控制相比传统方法在响应时间和识别精度上的优越性。 适合人群：从事自动驾驶或智能辅助驾驶系统研究的技术人员，尤其是对模糊控制算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确识别驾驶员制动意图的应用场合，如高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶车辆的安全控制模块等。主要目标是提高系统的智能化水平，增强行车安全性。 其他说明：文中提供的代码片段和实验数据有助于读者深入理解模糊控制的工作机制，并为实际项目开发提供参考。同时，强调了参数调整的重要性，指出模糊控制并非万能解决方案，需结合具体应用场景进行优化。
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内容概要：本文详细介绍了三菱PLC QD75模块FB功能块在伺服电机控制中的应用。首先阐述了选择FB功能块的原因，即编程方式清晰明了，便于维护和修改。接着展示了关键代码及其分析，包括输入输出变量、中间变量、初始化、运动参数设置、当前位置监控、目标位置判断以及错误处理等方面的内容。文中还提供了多个实用技巧，如速度切换判断、状态监控、错误处理、调试方法等。此外，文章强调了这套程序的适用范围和借鉴意义，尤其适合初学者作为模板进行项目级开发。 适合人群：具备一定PLC编程基础，尤其是三菱PLC初学者和项目级开发者。 使用场景及目标：①帮助读者理解三菱PLC QD75模块FB功能块的工作原理；②提供一个成熟的伺服电机控制程序模板，供读者在实际项目中参考和改进；③提高程序的可维护性和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例和注释，还分享了许多实际应用中的经验和技巧，有助于读者更好地理解和应用这些知识。
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