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【LLM大模型】使用Ollama本地离线体验SimpleRAG（手把手教程）

Ollama介绍 Ollama是一个开源项目，专注于开发和部署大语言模型，特别是像LLaMA这样的模型，用于生成高质量的文本和进行复杂的自然语言处理任务。Ollama的目标是让大语言模型的运行和使用变得更加容易和普及，而无需复杂的基础设施或深度的机器学习知识。 GitHub地址： RAG是什么？ 检索生成增强（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两种技术的自然语言处理方法，主要用于改进文本生成任务的性能，如问答系统、对话系统、文本摘要和文档生成等。RAG模型通过在生成模型的基础上，引入一个检索模块，来增强生成模型的准确性和丰富性。 在传统的生成模型中，模型完全依赖于训练数据中学习到的模式和统计信息来生成文本，这可能导致生成的内容缺乏新颖性或准确性。而检索模块则可以从外部知识库或文档中检索相关的信息，将这些信息作为额外的输入，提供给生成模型，从而帮助生成更准确、更丰富和更具体的文本。 具体来说，RAG模型的工作流程如下： 1. 检索阶段：模型首先根据输入的查询或上下文，

Ollama 部署大模型

由于每次调用 OpenAI 等大模型都会产生费用，这个成本问题可以在开发环节可以通过私有化部署 LLM 的方式来避免。 Ollama 简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，专注于在本地运行大型语言模型。用户可以通过简单的安装指令在本地运行开源大型语言模型，如 Llama 3.1。Ollama 支持 MacOS、Windows 和 Linux，提供了简洁明了的安装和运行指令，让用户无需深入了解复杂的配置即可启动和运行。 官方网站： GitHub 地址： 安装 Ubuntu 1、开启 Hyper -V 和 适用于 Linux 的 Windows 子系统。 2、Microsoft Store 下载并安装 Ubuntu。 3、初始化 Ubuntu，输入账号和密码。 4、默认安装到C盘，

22K star的超强工具：Ollama，一条命令即可在本地跑 Llama2

前言 在当今的科技时代，AI 已经成为许多领域的关键技术。AI 的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着 AI 的身影，而随着Facebook 开源 LLama2 更让越来越多的人接触到了开源大模型。 今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在GitHub超过22K Star的开源项目：ollama。 ollama是什么? Ollama 是一个强大的框架，设计用于在 Docker 容器中部署 LLM。Ollama 的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，它使该过程变得非常简单。它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama 2。 Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成 Modelfile。它优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。 安装 ollama

【AI大模型】本地安装开源大模型需要具备的条件

需要具备的条件 1、独立显卡，6G及以上 2、主板支持虚拟化 3、windows系统或者mac 4、windows系统默认安装大模型在c盘，磁盘剩余空间至少10G以上（后面会有修改存储路径的方法） 5、windows安装powershell（建议安装，也可以不安装） 安装步骤（以windows11为例） 1、安装git  安装后，运行cmd，执行git -v，返回版本信息，则证明安装成功 2、开启虚拟化 开启后，重启电脑以便生效。 3、安装docker 下载后双击安装docker 4、安装ollama 安装完后运行，打开浏览器访问测试页面： 显示“Ollama is running” 5、克隆github上的项目 创建一个目录，例如G:\damoxing，进入目录，点击右键“在终端打开” 以管理员身份打开cmd执行命令：

AI大语言模型部署技巧

本文是实用生成式人工智能应用系列文章的一部分。在这一系列文章里，我们呈现了来自顶尖生成式人工智能实践者的现实世界解决方案和实操经验。 当大多数人提及大语言模型，他们可能会想到 OpenAI 旗下的某款模型。这些模型不仅规模大，而且功能强大，托管在 OpenAI 的服务器上，并通过网络 API 进行调用。这些基于 API 的模型调用是快速尝试 LLM 的一种方式。 然而，企业也可以选择部署自己的模型。部署或自托管 LLM 是一项具有挑战性的任务，并不像调用 OpenAI 的 API 那样简单。你可能会好奇：既然自托管 LLM 如此复杂，为何还要费心这么做呢？通常，企业选择自托管 LLM 基于以下三大动机： * 隐私与安全：在自己安全的环境中部署模型（无论是在虚拟私有云还是本地）。 * 提升性能：许多领域的新模型需要自托管，特别是在增强检索生成（RAG）方面。 * 降低大规模部署的成本：虽然基于 API

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【大模型部署】只需三步，本地打造自己的AI个人专属知识库

一、引言 本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库，使用到的工具和软件有 * Ollama * Open WebUI * Docker * AnythingLLM 本文主要分享三点 * 如何用Ollama在本地运行大模型 * 使用现代Web UI和本地大模型"聊天" * 如何打造完全本地化的知识库：Local RAG 读完本文，你会学习到 * 如何使用最好用的软件Ollama部署本地大模型 * 通过搭建本地的聊天软件，了解ChatGPT的信息是如何流转的 * RAG的概念以及所用到的一些核心技术 * 如何通过AnythingLLM这款软件搭建完全本地化的数据库 二、ollama的安装以及大模型下载 2.1 安装ollama 官方下载地址： 当安ollama之后，我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功 http://127.0.0.1:11434/ 2.2 使用ollama运行本地大模型 当安装完成ollama之后，我们就可以在命令行中运行如下命令既可以 ollama run [model name]

AI LLM 利器 Ollama 架构和对话处理流程解析

Ollama 概述 Ollama 是一个快速运行 LLM（Large Language Models，大语言模型）的简便工具。通过 Ollama，用户无需复杂的环境配置，即可轻松与大语言模型对话互动。 本文将解析 Ollama 的整体架构，并详细讲解用户在与 Ollama 进行对话时的具体处理流程。 Ollama 整体架构 Ollama 使用了经典的 CS（Client-Server）架构，其中： * Client 通过命令行的方式与用户交互。 * Server 可以通过命令行、桌面应用（基于 Electron 框架）、Docker 其中一种方式启动。无论启动方式如何，最终都调用同一个可执行文件。 * Client 与 Server 之间使用 HTTP 进行通信。 Ollama Server 有两个核心部分： * ollama-http-server：

使用open webui+ollama部署本地大模型

上次使用了angthingllm + ollama部署了本地大模型，详情见： 但是还是觉得可以用兼容性更好的open webui 1.安装docker 比较懒，所以还是在Windows系统上安装docker docker官网链接： 选择自己的系统等下载完毕以后就行了 启动虚拟化(Microsoft Hyper-V) 直接打开安装包，一路点下去即可 重启电脑以后就可以看到有个这个界面 点击accept，然后默认进入即可 如果遇到进不去，界面一直提示docker engine stopped，解决方法见链接： 2.拉取open webui镜像 最好配置个阿里云镜像，不然说实话拉取速度感人 阿里云镜像链接： 复制这个链接，打开docker desktop，找到设置，找到Docker Engine，在大括号内输入 "registry-mirrors": ["复制的网址"]， 然后点击Apply &restart可以配置成功 open webui的GitHub地址： 找到readme部分 因为我们是本机安装的ollama，

AI智能体：搭建本地私有AI大模型智能体

搭建本地私有AI大模型智能体工作流涉及使用Ollama和FastGPT这两个工具。这里简要介绍它们的基本概念和如何结合起来建立工作流： Ollama Ollama是一个开源的AI模型部署工具，可以帮助用户在本地环境或云端部署和管理大型语言模型。它的主要功能包括模型加载、推理服务和与用户接口的集成。 使用Ollama的步骤： 1. 模型选择与配置： * 选择适合你需求的语言模型，例如GPT模型。下载模型权重和配置文件。 1. 模型加载与部署： * 使用Ollama提供的命令行工具或API，加载模型并在本地或云端启动推理服务。 1. 接口定义与集成： * 定义和配置模型的输入输出接口，以便与其他应用程序或服务进行集成。 1. 性能优化与监控： * 对部署的模型进行性能优化和监控，确保在不同负载下的稳定性和效率。 FastGPT FastGPT是一个优化了推理速度的GPT模型实现，专注于提高处理速度和资源利用率。它通常基于加速计算库（如CUDA或TensorRT）和模型剪枝等技术来实现高效的推理。 使用FastGPT的步骤： 1. 模型选择与准

三步本地打造自己的AI个人专属RAG知识库（文末福利）

一、引言 本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库，使用到的工具和软件有 * Ollama * Open WebUI * Docker * AnythingLLM 本文主要分享三点 * 如何用Ollama在本地运行大模型 * 使用现代Web UI和本地大模型"聊天" * 如何打造完全本地化的知识库：Local RAG 读完本文，你会学习到 * 如何使用最好用的软件Ollama部署本地大模型 * 通过搭建本地的聊天软件，了解ChatGPT的信息是如何流转的 * RAG的概念以及所用到的一些核心技术 * 如何通过AnythingLLM这款软件搭建完全本地化的数据库 二、ollama的安装以及大模型下载 2.1 安装ollama 官方下载地址： 当安ollama之后，我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功 arduino 复制代码 http://127.0.0.1:11434/ 2.2 使用ollama运行本地大模型 当安装完成ollama之后，我们就可以在命令行中运行如下命令既可以 arduino 复制代码

大模型开源项目：Ollama让你的电脑也可以轻松运行大模型

从OPEN AI推出大模型已经过去一年多了，想必大家已经感受到了AI对我们的影响。大型模型极具用途，其提升的准确性和处理更复杂任务的能力都令人赞叹。然而，本地运行这些模型却一直是一项艰巨的任务。运行这些模型需要大量的计算资源，而且数据存储需求往往超过了一般个人设备所能提供的。 此外，设置、配置和维护这些模型的过程可能复杂且耗时。同样，解决兼容性问题，排错和调试也会让用户在利用这些模型进行他们的研究或项目时望而却步。 虽然很早就有了开源大模型，我也一直跃跃欲试，但是苦于没有英伟达的显卡，所以一直没能本地运行。 但现在，有了一个解决方案 - 一项名为Ollama的开源项目。Ollama简化了实现大型模型的过程。借助Ollama，曾经令人畏惧的本地运行这些模型的任务变得轻而易举。它精简了整个过程，消除了与这些大型模型相关的设置和维护的复杂性。关键是不需要显卡，只使用CPU就可以运行。因此，有了Ollama，无论用户的技术栈或资源如何，大型模型的力量现在都已触手可及。 获取Ollama Ollama下载地址，推荐第一个，一般都能下载。  如果你像研究源码，到下面的地址，部分人无法访问

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本地知识库+本地大模型，借助RAGFlow搭建医院医疗问诊助手，纯本地，超实用！(相关数据集和代码文末获取)

使用Huggingface上的开源医疗数据集，借助 RAGFlow 搭建自己的本地医疗问诊助手。 纯本地构建：本地知识库+本地向量化模型+本地大模型 medical_QA+shaw/dmeta-embedding-zh+qwen2:7b 原理：RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出 ragflow最大特点：不同的解析方法，支持丰富的文件类型，如Word、PPT、excel表格、csv/txt、图片、PDF、结构化数据、网页等 具体可以在本地部署成功后，在解析方法中查看 接下来，开始进入使用阶段，起舞··** 一 使用自带的 WSL 安装 Ubuntu-22.04 系统** 什么是WSL？WSL（