【手把手教你】搭建私有大模型+私有知识库

私有大模型就是把目前最流行的开源大模型部署到自己的电脑上,无需联网、也不用买会员,隐私可不会泄露,直接可以和AI聊天。

知识库就是你可以把你喜欢的资料统统喂给大模型,然后让AI查询你指定的材料,再来回复你的问题。若是在公司搭建这套组合,可以把公司的介绍、产品数据、销售数据等等都发给私有大模型,回复用户的信息就更有针对性。

大模型搭建已经分享过了,就不在此赘述,直接进入主题,知识库搭建。知识库的添加需要用到一个开源工具:AnthingLLM

AnthingLLM可以直接在其界面上对话,导入各种形式的资料。也可以把本地AI大模型和知识库做成接口API,在企业的其他应用里面去调用。

1 下载angthingLLM

官网地址 https://anythingllm.com/

根据你的系统来选择合适的安装包https://anythingllm.com/download

下载完成之后,单击下一步,直到完成安装。

安装完成之后,双击桌面上的 AngthingLLM图标,启动该工具,第一次启动估计需要几分钟的加载时间,请耐心等待,页面打开之后,系统首先会让你选一个开源模型(免费的Ollama),也可以使用商用的闭源模型(需要花钱买的,比如OpenAI,花钱的肯定比没花钱的好),这里我们就选免费的Ollama。

选择Ollama之后,下面OllamaModel就会显示我们后台已经启动的模型,千问2(qwen2) 和llama3,我们就默认选择qwen2 ,然后点击中间的向右箭头→

上面这页是涉及数据处理和隐私策略,向量数据库默认选择,不需要做任何操作,直接点下一步→

上面这页可以不做任何操作,直接跳过。

上面这页,输入工作区名称AI-RAG-workspace(尽量使用英文字母)目的是区分、管理数据,点击下一步,下面就进入工作区

再打开AI-RAG-workspace旁边的小扳手,进入设置页面

在“聊天设置”页面,聊天模式选择“查询”,则AI就是基于查询得到的答案回复给用户。

在左侧栏的底部有一排操作按钮,点击最后一个小扳手,进入设置页面,在这个页面可以修改向量数据库(如果不太懂,保持默认即可),和设置语言(chinese)

以上就是基础设置anthingLLM完成。

接下来开始导入数据。在导入数据之前,我先问一下AI,华为三折叠手机多少钱,AI回复不知道。那我们把华为的官网数据提供给它。

点击图上红色圈起来的按钮,进入导数据页面,在这个页面上,有两类数据

按照下面的1-5的步骤输入https://www.vmall.com/index.html,AI自己去抓取数据,存入向量库,然后查询

1.输入网址

2.点击fetch website

3.勾选

4.点击move to workspace

5.点击 save and Em

完成以上步骤之后,我们再次去提问,结果有了新的变化,当然还是不够精准,回复了很多废话。

在此需要提醒的是,要想AI回答的精准,数据是尽量的干净和规范,比如像产品售价、日期尽量使用文本文件,并做好标记,如果问题不在知识库里,AI回答的准确性就很低。

下面我重新上传了一本Atomic-habits.pdf到[AI-RAG-workspace],因为是纯文本,回答的内容更加精准。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Qwen3大模型搭建本地知识库。根据用户提供的引用内容,之前他们部署了Qwen2.5模型,现在想升级到Qwen3。我需要结合之前的回答和引用中的信息,给出一个清晰的步骤指南。 首先,用户提到了Ollama和Dify的部署,所以可能需要在程中包含这些工具的使用。用户之前部署了Qwen2.5,现在转向Qwen3,我需要确认Qwen3是否支持类似的部署方法,或者是否需要额外的步骤。 接下来,用户提到要结合本地知识库作为Dify的上下文,这意味着需要将知识库集成到Dify中,可能涉及文档加载、向量化存储和检索增强生成(RAG)的应用。这部分需要详细说明如何处理知识库文件,如何配置Dify来使用这些数据。 另外,用户提供的引用中有关于资料领取的部分,但根据系统指令,应避免无关推广,所以需要忽略这部分内容,专注于技术步骤。 还需要考虑用户可能的痛点,比如环境配置、模型下载、知识库格式要求等。需要分步骤解释,确保用户能逐步操作,同时注意技术细节的正确性,比如正确的Ollama命令、Dify的配置参数等。 最后,生成相关问题时要围绕搭建过程中的常见问题、优化方法和应用场景展开,帮助用户进一步探索。</think>### 使用Qwen3大模型搭建本地知识库的详细程 #### 一、环境准备与模型部署 1. **私有化部署Qwen3模型** 使用Ollama工具部署Qwen3模型(7B或更高参数版本): ```bash # 拉取Qwen3模型(假设已支持) ollama pull qwen3:7b # 启动模型服务 ollama serve ``` 若官方未直接支持,可手动构建`Modelfile`: ```dockerfile FROM qwen/qwen3:7b PARAMETER temperature 0.7 SYSTEM "你是一个专业的知识库问答助手" ``` 2. **验证模型可用性** 通过CURL测试API接口: ```bash curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "qwen3:7b", "prompt": "量子力学三大基本原理是什么?" }' ``` #### 二、知识库构建与处理 1. **文档格式规范** - 支持格式:PDF/TXT/MarkDown/HTML - 推荐预处理:使用Python库清洗文本 ```python from bs4 import BeautifulSoup def clean_html(raw_html): soup = BeautifulSoup(raw_html, "html.parser") return soup.get_text() ``` 2. **向量化存储** 使用LangChain构建向量数据库: ```python from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") documents = [...] # 预处理后的文档列表 vector_db = FAISS.from_documents(documents, embeddings) vector_db.save_local("my_knowledge_base") ``` #### 三、Dify平台集成(社区版) 1. **部署Dify服务** ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify cd dify/docker docker-compose up -d ``` 2. **配置知识库连接** 在Dify控制台: - 新建应用 → 选择「知识库问答」 - 上传预处理文档或连接现有向量库 - 设置检索参数: ```yaml retriever: search_type: "similarity" k: 5 score_threshold: 0.7 ``` 3. **RAG流程配置** ```python # 自定义处理链示例 from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough retriever = vector_db.as_retriever() qa_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt_template | llm | output_parser ) ``` #### 四、效果优化技巧 1. **混合检索策略** 结合关键词搜索与向量检索: ```python from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs) ensemble_retriever = EnsembleRetriever( retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever], weights=[0.4, 0.6] ) ``` 2. **查询扩展** 使用Query2Doc技术增强检索: ```python from transformers import pipeline expander = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen1.5-7B") expanded_query = expander(f"生成与'{query}'相关的三个扩展问题") ``` #### 五、监控与维护 1. **日志分析配置** ```bash # 查看Dify请求日志 docker logs -f dify-api ``` 2. **知识库更新机制** ```python # 增量更新脚本示例 def update_knowledge(new_docs): global vector_db vector_db.add_documents(new_docs) vector_db.save_local("my_knowledge_base") ```
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