【RAG检索增强生成】Ollama+AnythingLLM本地搭建RAG大模型私有知识库
目录
- 前言
- 一、Ollama:革新性的本地LLM服务工具
- 1.核心优势
- 2.技术亮点
- 二、AnythingLLM 概览
- 1.核心特性
- 2.技术生态支持
- 三、搭建本地智能知识库
- 1. Ollama的安装启航
- 2. AnythingLLM的安装对接
- 3. AnythingLLM的配置精调
- 4. 工作区与文档管理
- 5. 聊天与检索的智能交互
- 四、结语
前言
在当今数字化时代,人工智能技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界。特别是在自然语言处理(NLP)领域,大型语言模型(LLM)已经成为推动创新的核心力量。这些模型通过深度学习技术,能够理解和生成类人的自然语言,广泛应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等场景,极大地拓展了人机交互的边界。
然而,尽管LLM拥有巨大的潜力,它们的运行和部署却面临着一系列挑战。传统的LLM通常依赖于强大的计算资源和复杂的系统配置,这不仅限制了它们的普及,也给希望利用这些模型的企业和技术爱好者带来了难题。此外,随着数据隐私和安全性的日益重要,如何在本地安全地部署和使用这些模型,已成为一个迫切需要解决的问题。
为了解决这些难题,本文将引导您通过结合使用Ollama和AnythingLLM这两个创新工具,在本地搭建一个高效、安全且易于管理的RAG(Retrieval-Augmented Generation)大模型私有知识库。这一过程不仅将简化模型的部署流程,还将使您能够在完全控制数据的前提下,充分利用LLM的强大能力。
本文将涵盖的内容
- Ollama的安装与配置:如何在不同操作系统上下载、安装Ollama,并配置为后端服务器模式。
- AnythingLLM的部署:从下载到配置,再到与Ollama的无缝集成,构建您的私有知识库。
- 文档管理和检索:如何上传、管理和检索存储在私有知识库中的文档。
- 智能对话体验:利用AnythingLLM的聊天界面与文档进行交互,体验智能生成的回答。
一、Ollama:革新性的本地LLM服务工具
Ollama,作为开源界的一颗新星,以其卓越的性能和简洁的设计理念,为本地大型语言模型(LLM)的运行带来了革命性的变革。它不仅仅是一个工具,更是一个桥梁,连接着用户与强大的人工智能能力。
1.核心优势
-
全面集成:Ollama通过创新的Modelfile概念,将模型权重、配置和数据整合为一个无缝的包,极大地简化了部署流程。用户无需深入了解复杂的设置,即可享受到定制化的模型体验。
-
极致轻量化:在保持强大功能的同事,Ollama的代码库异常简洁,运行时对系统资源的占用达到了最小化。更重要的是,它支持热加载模型文件,使得在不同模型间切换变得轻而易举,无需重启,大大提升了用户体验。
-
用户友好的安装体验:Ollama提供了多种安装方式,无论是Mac还是Linux用户,都能轻松地通过简单的指令完成安装。对于希望快速部署的开发者,Ollama还提供了Docker镜像,一键拉取,即刻运行。
2.技术亮点
-
一键部署:Ollama的设计理念是让复杂的技术变得简单。用户只需执行一条命令,即可在本地启动强大的LLM,无论是Llama 2还是Llama 3,都能快速响应用户的调用。
-
资源优化:在资源利用上,Ollama展现出了极高的效率。它优化了GPU的使用,确保即使在资源受限的环境中,也能流畅运行大型模型。
-
平台兼容性:Ollama深知不同用户的需求,因此提供了跨平台支持,无论是在Mac的优雅界面下,还是在Linux的强大命令行中,Ollama都能完美融入,提供一致的体验。
-
社区支持:作为开源项目,Ollama背后有着活跃的社区支持。用户可以从社区中获得帮助,同时也可以为项目的持续改进贡献力量。
Ollama的诞生,标志着本地运行大型语言模型的新时代。它不仅为研究人员和开发者提供了便利,更为那些渴望探索AI潜能的创新者们打开了一扇门。随着技术的不断进步,Ollama将继续引领着本地AI服务工具的发展潮流。
二、AnythingLLM 概览
AnythingLLM,由Mintplex Labs Inc.精心打造的开源杰作,是一款功能与ChatGPT相媲美的工具,专为那些渴望在私密环境中与文档进行智能对话或构建知识库的先锋们设计。这一创新工具能够将各类文档、资料和内容转化为统一格式,使得大型语言模型(LLM)能够在对话中轻松引用这些信息。无论是企业团队协作还是个人知识管理,AnythingLLM都能提供强大的支持,同时允许灵活的权限设置,确保信息安全与合规性。
1.核心特性
- 多用户协作与权限定制:支持多用户同时在线,根据角色分配不同权限,保障信息安全。
- 全面文档格式兼容:无缝支持PDF、TXT、DOCX等主流文档格式,扩展知识库的边界。
- 直观的文档管理界面:用户友好的界面简化了向量数据库中的文档管理流程。
- 双模式对话系统:对话模式记录历史问答,查询模式专注于文档的即时速查。
- 智能引用标注:直接链接至原始文档,确保信息的准确性和可追溯性。
- 简洁技术架构:易于维护和升级,保持技术领先。
- 云原生部署:完全适应云环境,实现灵活的资源扩展和高可用性。
- 内置LLM模式:提供商业和开源LLM选项,满足不同需求。
- 成本效益显著:对大型文档一次性嵌入,大幅降低长期运营成本。
- 全面开发者API:支持深度自定义集成,释放创新潜力。
2.技术生态支持
- LLM支持:全面兼容开源llama.cpp模型、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic ClaudeV2等,以及LM Studio和LocalAi。
- 嵌入模型:内建AnythingLLM原生嵌入器,同时支持OpenAI、Azure OpenAI等嵌入技术。
- 向量数据库:以LanceDB为默认选择,同时支持Pinecone、Chroma、Weaviate、QDrant等数据库,为知识库提供强大的数据索引和检索能力。
AnythingLLM不仅是一款工具,更是一个开放的生态系统,它通过不断的技术创新,为用户带来无与伦比的文档交互体验,开启智能知识管理的新篇章。
三、搭建本地智能知识库
1. Ollama的安装启航
下载Ollama
启程前往Ollama的官方网站,选择与您的操作系统相匹配的安装包。无论是macOS、Linux还是Windows(预览版),Ollama都能提供流畅的下载体验。
点击下载Ollama

启动与运行
在Ollama的终端界面中,键入命令Ollama serve,一键将Ollama设置为后端服务器模式,静待其为您的知识库服务。
Ollama serve
模型下载
通过ollama run gemma:2b命令,下载并启用您首选的模型,例如这里的Gemma 2B,为您的知识库注入智能的源泉。

2. AnythingLLM的安装对接
桌面应用获取
AnythingLLM为MacOS、Windows和Linux用户提供了便捷的桌面应用。访问下载页面,一键安装,开启您的文档智能对话之旅。

3. AnythingLLM的配置精调
LLM支持配置
选择Ollama作为您的LLM支持,准确填写本地地址端口、已下载模型的名称,以及所需的配置参数4096。

嵌入模型与向量数据库
采用AnythingLLM预设的默认配置,让embedding模型和向量数据库协同工作,为您的知识库搭建坚实的后端支持。

LanceDB的默认应用
默认的向量数据库LanceDB将作为您文档的存储与索引中心,确保快速检索与访问。

工作空间的创建
在AnythingLLM中创建属于您的工作空间,这是您文档管理和对话交互的私人领域。

聊天对话的启动
开始与您的知识库进行实时对话,探索其深度与广度。

4. 工作区与文档管理
文档的上传与管理
在AnythingLLM的工作区中上传您的文档,无论是PDF、TXT还是DOCX格式,都可以通过内置的LanceDB向量数据库进行有效管理。

知识文档的嵌入
选择您希望嵌入的知识文档,执行保存与Embedding操作,将文档内容转化为可供查询的向量形式。

5. 聊天与检索的智能交互
利用AnythingLLM的聊天界面,可以与文档进行交互式对话,系统会根据文档内容生成回答。此外,AnythingLLM还支持OpenAPI,允许通过API接口进行环境配置、文档上传和管理以及对话。
知识库原文内容如下:谜语问答游戏
1、问题: 什么东西会上升但不会下降?
答: 你的年龄2、问题: 每天早晨开始时,您通常会采取什么行动?
答: 睁开你的眼睛。3、问题: 我有钥匙,但打不开锁。 我是什么?
答: 钢琴。4、问题: 当贝克汉姆主罚点球时,他会击中哪里?
答: 球5、问题: 什么东西一分钟一次,一瞬间两次,一千年都没有?
答: 字母“M”。6、问题: 在跑步比赛中,如果你超过了第二个人,你会发现自己处于哪个位置?
答: 第二名。7、问题: 没有翅膀我也能飞翔。 没有眼睛我也能哭。 每当我走的时候,黑暗就跟着我。 我是什么?
答: 一朵云。8、问题: 什么东西无骨却难断?
答: 一个鸡蛋9、问题: 路的左边有一座绿房子,路的右边有一座红房子。 那么,白宫在哪里?
答: 在美国华盛顿。10 、问题: 我有城市,但没有房屋;有森林,但没有树木;有河流,但没有水。 我是什么?
答: 一张地图。11 、问题: 什么是属于你的,但其他人比你使用它更多?
答: 你的名字。
对话测试:谜语问答游戏

通过这样的对话测试,我们可以看到AnythingLLM在理解和生成自然语言方面的能力,无论是简单的问答还是复杂的逻辑谜题,它都能游刃有余。
通过上述步骤,您便可以搭建起一个功能完备、用户友好的本地RAG大模型私有知识库,享受人工智能带来的便捷与智能。
四、结语
Ollama和AnythingLLM的结合使用为用户提供了一个高效、可定制的本地RAG大模型私有知识库解决方案。这种解决方案不仅简化了部署流程,还确保了数据的安全性,并且通过多用户支持和权限管理,使得团队协作更加便捷。随着技术的不断迭代与优化,Ollama和AnythingLLM有望在精准度、性能、用户体验等方面取得更大突破,推动人工智能技术在各行各业的深入应用与普及。

🎯🔖更多专栏系列文章:AI大模型提示工程完全指南、AI大模型探索之路(零基础入门)、AI大模型预训练微调进阶、AI大模型开源精选实践、AI大模型RAG应用探索实践🔥🔥🔥 其他专栏可以查看博客主页📑
😎 作者介绍:我是寻道AI小兵,资深程序老猿,从业10年+、互联网系统架构师,目前专注于AIGC的探索。
📖 技术交流:欢迎关注【小兵的AI视界】公众号或扫描下方👇二维码,加入技术交流群,开启编程探索之旅。
💘精心准备📚500本编程经典书籍、💎AI专业教程,以及高效AI工具。等你加入,与我们一同成长,共铸辉煌未来。
如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、⭐关注,收藏!加入我,让我们携手同行AI的探索之旅,一起开启智能时代的大门!
相关文章:
【RAG检索增强生成】Ollama+AnythingLLM本地搭建RAG大模型私有知识库
目录 前言一、Ollama:革新性的本地LLM服务工具1.核心优势2.技术亮点 二、AnythingLLM 概览1.核心特性2.技术生态支持 三、搭建本地智能知识库1. Ollama的安装启航2. AnythingLLM的安装对接3. AnythingLLM的配置精调4. 工作区与文档管理5. 聊天与检索的智能交互 四、…...
【wiki知识库】08.添加用户登录功能--前端Vue部分修改
🍊 编程有易不绕弯,成长之路不孤单! 目录 🍊 编程有易不绕弯,成长之路不孤单! 一、今日目标 二、前端Vue模块的修改 2.1 the-header组件 2.2 store工具 2.3 router路由配置修改 一、今日目标 上篇文章…...
写给非机器学习人员的 embedding 入门
你好,我是 shengjk1,多年大厂经验,努力构建 通俗易懂的、好玩的编程语言教程。 欢迎关注!你会有如下收益: 了解大厂经验拥有和大厂相匹配的技术等 希望看什么,评论或者私信告诉我! 文章目录 一…...
Oracle【plsql编写九九乘法表】
九九乘法表 DECLAREi NUMBER : 1;j NUMBER : 1; BEGINFOR i IN 1 .. 9LOOPFOR j IN 1 .. iLOOPDBMS_OUTPUT.put (i || * || j || || i * j || );END LOOP;DBMS_OUTPUT.put_line ( );END LOOP; END;输出结果...
ansible安装K8s
部署Kubernetes (k8s) 集群使用Ansible是一个常见的自动化解决方案。下面我将提供一个基本的步骤概述和所需的命令,用于在CentOS 7.8上使用Ansible部署k8s集群,包括Master节点和Worker节点(Web和DB节点)。 步骤 1: 准备环境 确保所…...
restful传值
GetMapping 普通的get请求 后端: restfule的get请求 通过/asd/123这种方式get请求传入后端 前端 url: /system/role/deptTree/ roleId / tenantId, method: get后端PathVariable从path上取对应的值 通过 GetMapping(value "/deptTree/{roleId}/{tenan…...
Qt自定义TreeWidget,实现展开折叠按钮在右侧,且一条竖直线上对齐
效果如下: 图片随便找的,可能需要调下样式,代码复制可用,留给有需要的人。 #ifndef CustomTreeWidget_h__ #define CustomTreeWidget_h__#include <QTreeWidget> #include <QPushButton>class CCustomTreeWidget : p…...
硅步千里:如何入行?——之入行成为软件开发者
无论何时,你是否有遇到这样的场景(在自己从未涉足过的行业或领域,现在需要自己去这个行业或领域学习探索,最初的目标是熟悉行业,快速融入进去,很多时候,我们只是了解了个大概,并没能…...
Sandbox: rsync.samba(80134) deny(1) file-write-create
Xcode15运行报错:Sandbox: rsync.samba(80134) deny(1) file-write-create/xxx/xxx 如下图: 解决办法: Build Settings 搜索 sandbox,把 Build Options 中的 User Script Sandboxing改为 NO...
lvs的dr模式综合实践
目录 编辑虚拟机准备工作 编辑编辑编辑 配置过程 配置client主机 配置router主机 配置lvs主机(vip使用环回来创建) 配置server1主机(vip使用环回来创建) 配置server2主机(vip使用环回来创建࿰…...
什么是自然语言处理
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,涉及计算机与人类语言的交互。它的目标是让计算机能够理解、分析、生成和操作自然语言,从而实现与人类的有效沟通。 自然语言处…...
快速理解互联网中的常用名词
并发与并行 并发:任务交替执行,伪并行,涉及CPU时间片和上下文切换。并行:任务真正同时执行,需要多核处理器,无上下文切换。 并发量(Concurrency) 概念:服务端程序单位…...
统计接口调用耗时_黑白名单配置
黑名单配置 黑名单就是那些被禁止访问的URL创建自定义过滤器 BlackListUrlFilter,并配置黑名单地址列表blacklistUrl如果有其他需求,还可以实现自定义规则的过滤器来满足特定的过滤要求 /*** 黑名单过滤器** author canghe*/ Component public class B…...
树莓派4 AV没有视频输出
使用AV接口输出,没有画面 需要在config.txt文件中 增加配置 enable_tvout1config.txt 中的 dtoverlayvc4-kms-v3d 行末尾添加,composite: dtoverlayvc4-kms-v3d,composite默认情况下,输出 NTSC 复合视频。要选择不同的模式,请在…...
短信群发平台:解决短信验证码接收问题的5大策略
在享受数字化服务时,如APP注册或网站登录,若遇到短信验证码无法接收的困扰,无疑会增添不少烦恼。为了帮助您迅速解决这一问题,我们精心总结了以下十大原因及对应的解决方法,助您顺畅完成验证流程。 一、优化网络环境 …...
WebSocket 初体验:构建实时通信应用
WebSocket是一种在客户端和服务器之间建立持久连接的协议,它允许双方进行双向通信,从而实现低延迟的数据交换。WebSocket非常适合需要实时交互的应用场景,比如聊天应用、在线游戏、实时数据分析等。 WebSocket简介 什么是WebSocket…...
LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model
发表时间:CVPR 2024 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Lai_LISA_Reasoning_Segmentation_via_Large_Language_Model_CVPR_2024_paper.pdf 作者单位:CUHK Motivation:尽管感知系统近年来取得了显…...
企业发展与数字化转型:创新驱动未来增长的关键策略
引言 在当今全球化和信息化高度融合的时代,数字化转型已经成为企业寻求增长和保持竞争优势的关键战略。随着技术的飞速进步,数字化不仅改变了商业模式和市场格局,还深刻影响了企业的内部运作和外部生态系统。大数据、人工智能、物联网等新兴技…...
如何选择适合自己的编程语言,为什么R是非计算机专业数据分析的最佳选择,五大点告诉你
在如今的数据驱动世界中,编程语言已成为希望在行业中进行数据分析的专业人士不可或缺的技能。对于非计算机专业背景的学者和学生来说,选择适合自己的编程语言可能看似困难。本文将探讨为什么对于那些需要进行本科生论文、研究生论文、或者发表学术成果的…...
【经验分享】数据结构——求树的叶子结点个数计算方法
目录 一道题就可以学会 这种题做法固定,记住两个公式即可 解惑: 1、为什么n2010110x? 2、为什么是n-120*410*31*210*1x*0? 🌈 嗨,我是命运之光! 🌌 2024,每日百字&…...
【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)
服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...
OkHttp 中实现断点续传 demo
在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成,核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围: 实现原理 Range 请求头:向服务器请求文件的特定字节范围(如 Range: bytes1024-) 本地文件记录:保存已…...
Unity | AmplifyShaderEditor插件基础(第七集:平面波动shader)
目录 一、👋🏻前言 二、😈sinx波动的基本原理 三、😈波动起来 1.sinx节点介绍 2.vertexPosition 3.集成Vector3 a.节点Append b.连起来 4.波动起来 a.波动的原理 b.时间节点 c.sinx的处理 四、🌊波动优化…...
Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享(中国蚁剑方式)
在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件 本期内容是为了更好的为大家解释木马(服务器方面的)的原理,连接,以及各种木马及连接工具的分享 文件木马:https://w…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)
混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...
Caliper 配置文件解析:fisco-bcos.json
config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件,通常包含以下内容: test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...
Kafka主题运维全指南:从基础配置到故障处理
#作者:张桐瑞 文章目录 主题日常管理1. 修改主题分区。2. 修改主题级别参数。3. 变更副本数。4. 修改主题限速。5.主题分区迁移。6. 常见主题错误处理常见错误1:主题删除失败。常见错误2:__consumer_offsets占用太多的磁盘。 主题日常管理 …...
实战三:开发网页端界面完成黑白视频转为彩色视频
一、需求描述 设计一个简单的视频上色应用,用户可以通过网页界面上传黑白视频,系统会自动将其转换为彩色视频。整个过程对用户来说非常简单直观,不需要了解技术细节。 效果图 二、实现思路 总体思路: 用户通过Gradio界面上…...
