LLM｜利用Ollama搭建个人本地知识库

最近一直想基于RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）和大预言模型（Large Language Model, LLM）技术搭建一套属于自己的个人知识库，以为会涉及到诸多复杂的流程，包括模型调用、界面开发等。今天找到了一点资料，发现特别简单，花了几分钟实现了一下，主要用到了三个软件：

• Ollama
• Docker
• AnythingLLM

1 基本资料介绍

大预言模型已经很常见了，包括ChatGPT、Claude、通义千问等等，此处就不再过多介绍了，这里主要介绍用到的几个软件和基本技术。

1.1 RAG

检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。

与RAG并生的另一种技术叫监督式微调（SFT），是将LLM模型注入新的知识库并将模型本身进行训练以获得所需要的结果，需要有一定的硬件设备。两种技术并不矛盾，其实互相结合才