本地大模型接入知识库RAG
主要是以下步骤:如何使用一键部署本地大模型通过搭建本地的聊天工具,了解的信息是如何流转的的概念以及所用到的一些核心技术如何通过这款软件搭建完全本地化的数据库上篇用一键部署本地大模型,以及通过搭建本地的聊天工具。这篇就聊下剩余的部分。
主要是以下步骤:
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如何使用Ollama一键部署本地大模型
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通过搭建本地的聊天工具,了解ChatGPT的信息是如何流转的
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RAG的概念以及所用到的一些核心技术
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如何通过AnythingLLM这款软件搭建完全本地化的数据库
上篇用Ollama一键部署本地大模型,以及通过搭建本地的聊天工具。
这篇就聊下剩余的部分。
三、 安装Docker Desktop
1、点击/复制到浏览器去下载
https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/
2、下载后,双击下载项目,出现下图,点击ok,开始加载文件。
注意!!!!这里下载相对比较快,下载完成后,不要点击“close and restart”,因为这样会直接重启,导致llama3下载中断。
3、这里先不点击,等待终端的模型下载完成后,再点击重启。
4、重启后,点击:“Accept”
5、接着点击"Finish"
6、然后会提示你注册账号,如果打不开网页,就需要科学上网了,
7、按照正常的注册流程,注册账号,并登录Docker 即可。登录后会进入Docker Desktop。此处完成。
四、下载Open WebUI
1、回到桌面,再打开一个新的终端窗口(可以放心多个窗口,不会互相影响)
如果你是windows电脑,
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点击win+R
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输入cmd,点击回车
如果你是Mac电脑,
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按下
Command(⌘)+ Space
键打开Spotlight搜索。 -
输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。
2、将以下命令输入,等待下载:
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
3、出现下图,即是下载完成。
4、点击或复制下方地址进入浏览器进行注册
http://localhost:3000/auth/
5、点击进行注册即可,注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。
6、登入后,看到如下页面,点击顶部的Model,选择自己在本地的模型就行,我是在本地部署了2个,所以可以看到2个。
7、完成。
你已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。已经可以开始与他对话啦
如果要求不高的话,这就算已经搭建了一个本地大模型了,并且通过Web UI实现了和大模型进行对话的功能。
五、本地知识库进阶
如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。
这个软件包含了所有Open WebUI的能力,并且额外支持了以下能力
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选择文本嵌入模型
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选择向量数据库
AnythingLLM安装和配置
安装地址:https://useanything.com/download
当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步
- 第一步:选择大模型
- 第二步:选择文本嵌入模型
- 第三步:选择向量数据库
构建本地知识库
AnythingLLM中有一个Workspace的概念,我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。
- 首先创建一个工作空间
- 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。在这里我上传的是一个“2023年最新450个搞钱玩法合集”。
- 测试对话
当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了
整个过程就算结束了
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