使用你笔记本CPU来搭建本地大模型知识库

搭建本地大模型知识库

随着各自开源模型的发展，让入门变得非常简单，现在需要修改任何代码，直接就可以在本地运行一个自己的私人助手。

搭建中最大的难点就是你需要解决科学上网问题

本地快速运行

ollama

# 下载并运行llama3
$ ollama run llama3
>>> /?
Available Commands:
  /set            Set session variables
  /show           Show model information
  /load <model>   Load a session or model
  /save <model>   Save your current session
  /clear          Clear session context
  /bye            Exit
  /?, /help       Help for a command
  /? shortcuts    Help for keyboard shortcuts

Use """ to begin a multi-line message.
$ ollama ps
NAME         	ID          	SIZE  	PROCESSOR	UNTIL
llama3:latest	365c0bd3c000	5.5 GB	100% GPU 	3 minutes from now
# mac会家目录存放下载的models
$ ls ~/.ollama
history        id_ed25519     id_ed25519.pub logs           models         ollama-torm

UI

可以通过ui来更方便的使用ollama

$ 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

AnythingLLM

1、安装好后选择ollama模型

2、创建一个自己的名称空间

3、导入自己的文档（可以直接导入文件夹，支持md文件，会把图片等内容自动过滤掉）

4、等待导入成功后就可以把文件移入到工作区了

我这边测试了一下私有知识的问答，有些问题回答的还是有点不理想，在编造知识回答。可能是因为上传的笔记不够体系化，优化后应该可以得到更准确的结果。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

内容：

• L1.1 人工智能简述与大模型起源
• L1.2 大模型与通用人工智能
• L1.3 GPT模型的发展历程
• L1.4 模型工程
• L1.4.1 知识大模型
• L1.4.2 生产大模型
• L1.4.3 模型工程方法论
• L1.4.4 模型工程实践
• L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

内容：

• L2.1 API接口
• L2.1.1 OpenAI API接口
• L2.1.2 Python接口接入
• L2.1.3 BOT工具类框架
• L2.1.4 代码示例
• L2.2 Prompt框架
• L2.3 流水线工程
• L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

• L3.1 Agent模型框架
• L3.2 MetaGPT
• L3.3 ChatGLM
• L3.4 LLAMA
• L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

• L4.1 模型私有化部署概述
• L4.2 模型私有化部署的关键技术
• L4.3 模型私有化部署的实施步骤
• L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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