ChatGPT垂直行业私有数据知识库向量数据库-Linux Ubuntu下安装docker-并且安装运行qdrant向量数据库.

文章介绍了如何在Ubuntu服务器上安装Docker,然后使用Docker部署qdrant向量数据库。首先更新系统,安装Docker,验证Docker安装成功,接着拉取qdrant镜像并以守护进程模式运行。

现在基于GPT相应实现自建本地知识库,必不可少的就是向量数据库,现在介绍下qdrant向量数据库的安装。

因为qdrant向量数据库只支持docker部署,所以在服务器上安装一下docker,下面是在ubutnu下安装docker

apt update
apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
apt update
apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

验证Docker安装是否成功:执行以下命令验证Docker是否安装成功:

docker run hello-world

到此就安装docker完成了!

继续安装qdrant向量数据库

docker pull qdrant/qdrant
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

守护进程模式运行

docker run -d -p 6333:6333 qdrant/qdrant

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Ubuntu 22.04系统上基于DeepSeek-671b模型进行RAGFlow行业知识库和智能Agent的私有化部署,是一项结合了大语言模型、知识检索与增强生成(RAG)技术以及自动化智能体的复杂任务。以下为部署流程和技术要点,涵盖系统准备、模型部署、知识库构建及智能Agent配置。 ### 系统环境准备 1. **操作系统安装与配置** 确保使用的是Ubuntu 22.04 LTS版本,具备良好的内核稳定性与社区支持。建议至少配置16GB内存和8核CPU,若使用GPU加速,需安装NVIDIA驱动及CUDA Toolkit。 安装DockerDocker Compose,用于容器化部署RAGFlow与DeepSeek模型服务。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install docker.io docker-compose -y ``` 2. **依赖组件安装** 安装必要的Python环境、Git工具、以及Ollama运行时,后者用于本地模型推理。 ```bash sudo apt install python3-pip git -y curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` ### RAGFlow部署与配置 1. **获取RAGFlow源码并配置** 从GitHub克隆RAGFlow项目,并进入部署目录修改`.env`文件,以适配DeepSeek模型的运行环境。 ```bash git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/docker ``` 修改`docker/.env`文件中的镜像版本,如将默认版本改为支持DeepSeek的特定版本: ```env # RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:deepseek-support ``` 2. **启动RAGFlow服务** 使用Docker Compose启动RAGFlow服务,并确保端口映射正确,便于后续访问Web界面进行知识库管理。 ```bash docker-compose up -d ``` ### DeepSeek-671b模型部署 1. **模型下载与加载** 从官方渠道下载DeepSeek-671b模型文件,并通过Ollama加载至本地模型库。 ```bash ollama pull deepseek-671b ``` 2. **模型注册至RAGFlow** 登录RAGFlow Web界面,进入模型管理模块,选择“添加模型”,模型类型设为`chat`,模型名称填写`deepseek-671b`,并指定模型调用的API地址或本地服务路径。 ### 构建行业知识库 1. **数据准备与导入** 将行业相关的文档、PDF、网页内容等整理为结构化数据格式(如CSV、JSON),并通过RAGFlow的数据导入功能上传至知识库。 2. **知识库索引构建** RAGFlow会自动对导入的数据进行向量化处理,并构建倒排索引,以支持高效的语义检索[^3]。 ### 智能Agent配置 1. **定义Agent行为逻辑** 基于RAGFlow提供的API接口,结合DeepSeek-671b的推理能力,编写智能Agent的逻辑代码,实现自动问答、文档摘要、内容生成等功能。 2. **部署Agent服务** 将Agent代码封装为Docker容器,并与RAGFlow服务进行集成,确保其能够访问知识库并调用模型服务。 3. **测试与优化** 通过模拟请求测试Agent的响应性能与准确性,根据反馈调整模型参数或知识库内容,提升整体系统表现[^4]。 --- ###
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