QMap 多重嵌套

QMap 多重嵌套,通过迭代器修改内层的map

     QMap<int,double> map_id;
     map_id.insert(1,22);
     map_id.insert(2,44);
     map_id.insert(5,55);
     if(map_id.contains(2))
     {
         qDebug()<<"value is "<<map_id.value(2);
     }
     if(!map_id.contains(10))
     {
         qDebug()<<"nnnnnnn";
     }
     QMap<int,QMap<int,double> > map_test;
     map_test.insert(1,map_id);
     qDebug()<<map_test;
     QMap<int,QMap<int,double> >::iterator  it = map_test.begin();
     for(;it != map_test.end();it++)
     {
         qDebug()<<"it .key"<<it.key();
         qDebug()<<"it .value "<<it.value();
         if(it.key() == 1)
         {
            it.value().insert(12,13);
         }
     }
      qDebug()<<map_test;
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何基于DeepSeek模型创建和管理私人知识库。首先,用户的问题提到了使用DeepSeek和RAG搭建私人知识库,并且引用了两篇相关的文章。我需要先理解这些引用内容,然后结合自己的知识来组织回答。 首先,引用[1]提到使用AnythingLLM作为知识库框架,并详细介绍了安装步骤。引用[2]则是在腾讯HAI上使用Ollama运行DeepSeek模型,并结合RAG。我需要将这两部分信息整合起来,给出一个清晰的步骤指南。 接下来,我需要确保回答结构清晰,分步骤说明。可能包括环境准备、模型部署、知识库集成、配置RAG、应用开发和维护等部分。同时,用户可能关心具体的操作步骤,比如如何安装Ollama和运行DeepSeek模型,如何配置AnythingLLM,以及如何导入和管理文档。 还需要考虑用户可能的后续问题,比如性能优化、扩展功能等,所以在相关问题部分需要提前列出这些可能的问题。同时,要确保所有数学表达式和代码块符合格式要求,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用三个反引号包裹。 另外,用户提到使用中文回答,所以要注意语言准确性和流畅性。引用部分需要在适当的位置添加标识,例如在提到AnythingLLM安装时加上[^1],在Ollama运行DeepSeek时加上[^2]。 现在,我需要检查是否有遗漏的步骤,比如是否需要安装Docker,如何配置环境变量,以及权限设置等。同时,要确保每个步骤都逻辑连贯,用户能够按照步骤操作。最后,生成的相关问题要覆盖用户可能感兴趣的后续方向,比如性能优化、多模型集成、权限管理等。</think>### 基于DeepSeek的私人知识库搭建与管理指南 #### 一、环境准备与工具选择 1. **基础框架选择** 主流知识库框架包括AnythingLLM[^1]、Dify、FastGPT等,推荐使用**AnythingLLM**(开源、支持本地部署、兼容多格式文档)。 2. **模型部署** - 使用Ollama快速部署DeepSeek模型: ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b # 下载1.5B参数版本(1.1GB)[^2] ``` - 高性能需求可选择更高参数版本(如7B/67B)。 #### 二、知识库搭建步骤 1. **安装AnythingLLM** - 通过Docker一键部署: ```bash docker run -d -p 3000:3000 --name anythingllm -v ~/anythingllm:/app/server/storage mintplexlabs/anythingllm ``` - 访问`http://localhost:3000`完成初始化配置[^1]。 2. **关联DeepSeek模型** - 在AnythingLLM设置中选择**Custom LLM**,填入Ollama接口地址: ``` API Endpoint: http://localhost:11434/v1 Model Name: deepseek-r1:1.5b ``` 3. **知识库文档管理** | 功能 | 操作示例 | 支持格式 | |--------------|------------------------------|-----------------------| | 文档批量导入 | 上传PDF/TXT/Markdown | PDF, TXT, MD, DOCX | | 文本分块 | 自动按语义分割(512 tokens) | - | | 向量化存储 | 默认使用HuggingFace嵌入模型 | 可切换为Cohere/OpenAI| #### 三、RAG配置优化 1. **检索增强生成设置** $$ \text{相关性阈值} = 0.75 \quad (\text{建议值:0.6-0.9}) $$ 调整阈值可平衡检索精度与召回率。 2. **Prompt工程示例** ```python prompt_template = """ 基于以下知识库内容: {context} 请回答:{question} """ ``` #### 四、应用开发与维护 1. **API集成** ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:3000/api/v1/chat", json={"message": "SAP MM模块是什么?", "mode": "query"} ) ``` 2. **监控与更新** - 日志分析:`docker logs anythingllm` - 知识库增量更新:支持自动同步Git仓库或NAS存储
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