摘要:
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今天要介绍的是如何利用DeepSeek来搭建本地个人知识库。依托上一篇所述内容为基础,构建一个本地化的个人知识库系统。这一过程始于安装AnythingLLM——一款强大的工具,它赋予用户能力,利用先进的大型语言模型打造专属的智能知识库及聊天系统。想象一下,教师能轻松转化教学素材、课件为知识宝库,为学生提供定制化的学习辅导与即时答疑;学生则可在探索知识的旅途中,随时向这一智能系统提出疑问,迅速获得详尽解答与指引。在“Search LLM Providers”栏中选择“Ollama”,然后在Ollama Model中选择本地部署的模型。完成以上操作后,接下来需要安装Ollama的“nomic-embed-text”模型。“nomic-embed-text”是一款先进的文本嵌入模型,可以提升文本处理的效率和准确性。我们需要将这个模型安装到AnythingLLM中的Embedder里,通过将文本转化为向量,能够更高效地在大量文档或数据集中进行搜索和匹配。进入Ollama官网的Model页面,搜索“nomic-embed-text”,复制安装指令。然后,通过CMD命令进入“命令提示符界面”,粘贴安装指令并完成安装。安装完成后,点击AnythingLLM的“Open settings”。在“Ollama Embedding Model”中选择“nomic-embed-text”,然后点击“保存更改”。进入创建好的工作区后,就可以使用自己专属的知识库了。在这里可以点击“Click to upload or drag and drop”。点击“Move to Workspace”将这些文件移动到创建好的工作区。转移到工作区后,点击“Save and Embed”。也可以在工作区的每个“Thread”里面点击该按钮来上传文档。之后,就可以在知识库中参考已上传的文档进行智能服务。完成任务后,可以点击“Show Ciations”查看参考文档。
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