大模型技术学习系列(4): langchain+ollama构建本地大模型应用

        在之前的文章中，我们从大模型一直讲到了RAG。很多内容都是概念性的。那如果我们想要在本地常识搭建这样一个知识库来实践一下，那么要怎么做呢？本文将详细讲述在个人电脑上搭建本地知识库的详细过程。由于内容较多，将会分成2篇文章来进行讲解。

目标

        在本地个人电脑上搭建一个基于大模型的本地知识库。在这个过程中能够实践并学习：

1. 如何在本地部署运行大模型

2. 如何基于大模型开发应用程序

3. 如何利用RAG构建本地知识库

资源准备

        要实现这个目标，需要考虑几个问题：

1. 如何在本地设备上部署大模型？能部署哪些大模型？

2. 应该如何基于大模型构建应用？

3. 如何构建RAG应用？

        对于问题1，我们需要一个大模型，这个大模型相对于正常大模型而言比较小，以满足能在我们本地设备上跑起起来的需求（CPU only），同时我们需要寻找一个工具，这个功能最好是能够帮助我们快速的下载，部署运行大模型。对于问题2,3我们应当寻找一个AI应用构建的框架，来帮我们快速集成大模型，构建应用。

本章会主要完成1,2

LLaMA

        LLaMA（英语：Large Language Model Meta AI）是Meta AI公司于2023年2月发布的大型语言模型。它训练了各种模型，这些模型的参数从70亿到650亿不等。LLaMA的开发人员报告说，LLaMA运行的130亿参数模型在大多数NLP基准测试中的性能超过了更大的、具有1750亿参数的GPT-3提供的模型，且LLaMA的模型可以与PaLM和Chinchilla等最先进的模型竞争。虽然其他强大的大语言模型通常只能通过有限的API访问，但Meta在非商业许可的情况下发布了LLaMA的模型权重，供研究人员参考和使用。2023年7月，Meta推出LLaMA2，这是一种可用于商业应用的开源AI模型。2024年4月18日，Meta发布了Llama 3。

        在LLaMA中，有各种不同参数大小的模型可供选择，非常适合用来