唐叔学习中...

RAG这玩意儿，说白了就是让AI学会查字典——不会的问题先翻书，翻完再回答！按唐叔的流程走，保你半天搭好知识库。记住三句话嵌入模型是翻译官（文字→向量）向量数据库是图书馆（存得多+查得快）大模型是学霸（整合信息输出人话）有啥问题评论区砸过来，唐叔在线蹲！

通过上面的解释，相信你已经对模型微调(FT)和检索增强生成(RAG)有了初步的了解。模型微调：让大模型在某个领域变得更专业，适合深度定制化场景。检索增强生成：让大模型借助外部知识库回答问题，适合需要动态更新知识的场景。未来，这两种技术很可能会结合使用，取长补短，推动大模型在更多领域的落地应用。PS。

唐叔带你读懂DeepSeek家族的技术内幕 ~

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还在为Ollama官方模型太少发愁吗？还在吐槽Ollama官方模型库不够丰富，想跑量化版模型总找不到门路。那就来试试使用GGUF文件自建模型库吧

官方隐藏技巧：命令行指定安装目录官网链接：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/windows.md#changing-install-location步骤详解定位安装包：找到下载的，右键选择“打开文件所在的位置”。打开终端：按住Shift + 右键→ 选择“在此处打开 PowerShell 窗口”（或CMD）。执行安装命令OllamaSetup.exe /DIR="D:\software\Ollama" # 路径用英文，禁止中文/空格！

现在，本地大语言模型已经成功搭建完成，你可以尽情地和模型对话，享受它带来的智能体验啦！