AnythingLLM+LM Studio本地知识库构建

前置操作:

已经安装以下软件,并配置后:

  1. DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf
  2. LM-Studio-0.3.10-6-x64

软件准备:

下载AnythingLLM:AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone

点击"Download for desktop"

选择相应版本,并点击下载:

双击可执行文件,按照提示安装:

LM Studio配置:

  1. 左侧选择
  2. 启动Status Running,并在上方选择加载模型。
  3. 选择设置:

AnythingLLM配置:

  1. 左上角新建工作区。
  2. 点击设置
  3. 在“聊天设置“中,选择:
  4. 在”代理配置”中选择:
  5. 选择左侧下方的
  6. LLM首选项:
  7. Embedder首选项:
  8. 返回工作区后,选择
  9. 在我的文档中点击,并上传本地文件:
  10. 上传成功后,勾选并点击“Move to Workshop”

### 如何搭建Deepseek知识库Lmstudio教程 #### 准备环境 为了成功搭建Deepseek知识库,在本地环境中需安装必要的依赖项和工具。考虑到数据隐私的安全风险,建议采用离线部署的方式[^2]。 #### 下载并配置Deepseek R1 下载适用于目标平台的Deepseek R1版本,并按照官方文档中的说明完成初始设置。确保已正确安装Python和其他必需的开发包。对于Linux用户来说,这通常意味着要执行如下命令来更新软件源列表以及安装基础构建工具: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential python3-dev ``` #### 安装LMStudio及相关组件 LMStudio是一个强大的IDE集成环境,支持多种机器学习框架。通过pip可以直接安装最新版lmstudio及其配套插件: ```bash pip install lmstudio ``` 接着初始化一个新的项目文件夹结构,以便更好地管理即将创建的知识库资源。 #### 构建私有知识库 利用AnythingLLM作为核心算法引擎之一,能够实现高效的数据索引与检索功能。准备待处理语料文本集之后,将其导入至新建的工作区目录下;随后编写简单的脚本来定义预处理逻辑——比如分词、去除停用词等操作,最后调用API接口提交给后台服务器端进行训练优化过程。 #### 测试查询性能 当一切顺利完成后,就可以开始验证系统的实际表现了。向刚刚建立好的实例发起请求,观察返回的结果是否满足预期标准。如果发现某些方面存在不足之处,则考虑调整超参数设定或是更换不同的embedding模型试试看,例如nomic-embed-text在特定应用场景下的优势明显[^3]。
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