企业官网建设流程全解析

中国观鸟记录的网站架构,wordpress tag 输出,网龙公司有做网站吗,江西做网站找谁文章介绍了如何结合DeepSeek大模型与RAG技术构建本地知识库#xff0c;创建虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师AI智能体。通过全链路本地化部署架构#xff0c;实现数据从存储到处理的端到端闭环。方案采用Ollama容器化框架集成Cherry Studio平台及RAGFlow智能检索系统…文章介绍了如何结合DeepSeek大模型与RAG技术构建本地知识库创建虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师AI智能体。通过全链路本地化部署架构实现数据从存储到处理的端到端闭环。方案采用Ollama容器化框架集成Cherry Studio平台及RAGFlow智能检索系统构建离线环境下的向量数据库与模型推理。该方案不仅提升了模型的适应性和灵活性还显著提高了问题解决的效率和准确性为企业知识库的智能化应用提供了有效解决方案。一、前言在当今这个信息爆炸的时代人工智能技术正以前所未有的速度发展。其中DeepSeek 作为新一代的 AI 选手迅速成为行业内的焦点。DeepSeek 在多项性能测试中已经达到了 OpenAI 的最新大模型 o1 水平部分项目还实现了超越在多项评测中表现优异甚至直逼世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。目前我们已经在公司的高性能服务器上完成了本地 AI 智能助手部署的 demo通过大参数量的 DeepSeek 本地大模型70b 及以上与丰富的本地知识库相结合成功创建了 “虚拟 CST/ABAQUS 技术支持工程师” 这一 AI 智能体验证了 AI 模型 行业本地知识库在业务中的实际运用效果。考虑到现有网络平台已涵盖大量详尽的部署指南本文将聚焦技术框架的核心流程梳理与关键参数解析以系统化方式呈现本地知识库构建方法论具体实施细节将不会过多展开说明。二、技术方案概述2.1 整体架构DeepSeek-R1 模型与 RAG 技术相结合在选择 AI 模型时我们考虑引入 DeepSeek 本地大模型并结合 RAGRetrieval-Augmented Generation技术构建整体架构。RAG 技术工作思路先解析本地数据库将文本、图像或其他类型数据转换成高维向量而后将原始问题和引用的知识内容以向量形式整合到生成模型的输入中增强生成的文本质量DeepSeek 是一款专注于推理的模型特别适用于利用已有的知识库高效回答客户问题。其高效的推理能力和多模态融合特性使得 DeepSeek 在处理复杂逻辑任务和长文本时表现出色。DeepSeek-R1 不仅在数学、代码和自然语言推理等任务上表现卓越性能直接对标 OpenAI 的 o1 正式版同时使用 MIT 协议以开源形式向全球开发者开放。DeepSeek而 RAG 技术则通过检索增强生成进一步提升模型的检索和生成能力。通过从外部知识库中检索相关信息并将这些信息整合到生成模型的输入中以增强生成的文本质量、准确性和相关性。在知识库中导入文档后系统会通过分块处理将文档切割为语义连贯的片段Chunk。这些文本块会经过嵌入模型Embedding Model转化为高维向量存储至向量数据库Vector DB。当用户发起问答请求时系统通过向量相似度检索匹配的文本片段并将问题与相关上下文共同输入大语言模型LLM完成检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG的智能问答流程。RAG 技术对本地知识库处理的流程图图源 Cherry Studio 官方文档这种方法能有效解决大型语言模型在处理训练数据外信息时的 “幻觉” 问题。文献表明RAG 技术通过动态检索外部知识库实现行业适配Lewis et al., 2020这种架构既保留了通用模型的对话能力又能通过知识库更新扩展专业认知边界。现有研究表明其综合成本显著低于全参数微调方案Izacard et al., 2022。相较于微调模型需要重新训练参数的方式RAG 技术通过动态检索外部知识库实现行业适配无需承担高昂的模型重训练成本。2.2 部署方式完全本地部署通过全链路本地化部署架构实现数据从存储到处理的端到端闭环在消除外部攻击面的同时确保毫秒级响应速度。技术验证采用 Ollama 容器化框架集成 Cherry Studio 平台及 RAGFlow 智能检索系统基于离线环境完成向量数据库构建与模型推理使敏感信息全程驻留内网。2.3 实现效果高效、准确、清晰该 “虚拟工程师” demo 可以快速且准确地查询 CST、ABAQUS 软件的帮助文档和工程案例相比传统检索的方式 “虚拟工程师” demo 更能深刻理解用户的需求。通过 DeepSeek-R1 模型与 RAG 技术的结合“虚拟工程师” demo 能够快速、准确地找到相关文档和案例提供精准的答案和建议。ABAQUS 问题响应结果CST 问题响应结果相比传统的单纯使用 “微调模型” 技术方案可类比为 “考前复习”大模型与 RAG 技术工作流程可类比为 “开卷考试”能够结合具体行业学习的内容更有针对性地给出建议的解决方案。该方案不仅提升了模型的适应性和灵活性还显著提高了问题解决的效率和准确性。部署本地知识库后在思考的过程中会引用知识库内容三、部署流程3.1 总览下表展示了不同部署方式的主要特点大家可以根据自身的情况和需求决定部署的方式。在线部署保密性较低本地部署保密性较高备注大模型答题考生模型规模通常较大1.调用对应服务商的 API。 2.部分服务商有免费额度超过免费额度需要充值。1.直接下载并安装部署到本地。 2.运行效果取决于模型规模和计算机配置需根据配置选用合适参数的模型。本地部署推荐先部署 1.5b 的模型流程跑通后再根据需要升级更大参数的模型。知识库学习内容需要配合嵌入模型规模较小1.调用对应服务商的 API。 2.知识库内容会上传到云端。1.部分 AI 平台已经集成也可手动部署。 2.知识库支持离线部署。个人用户根据需要选择。 企业用户优先考虑本地部署。本文将聚焦本地化部署方案以轻量级模型DeepSeek-R1:1.5b为示范通过三步走流程实现零门槛安装环境搭建使用开源工具Ollama通过ollama run deepseek-r1:1.5b命令完成模型加载离线运行所有数据在本地完成向量化处理与推理避免敏感信息外传硬件适配1.5b 版本仅需 4GB 内存即可流畅运行适合个人电脑部署。❝若需云端服务可通过 API 调用实现弹性扩展访问 DeepSeek API 控制台 创建密钥。这种混合架构既满足基础场景的离线需求又为复杂任务保留云端算力扩展空间。❝除Ollama外美国公司开发的LM Studio亦支持本地大模型部署但其闭源架构导致企业用户无法进行源代码审计与安全漏洞验证在企业级应用中需额外考虑供应链安全验证环节。从技术可控性角度出发建议企业级场景优先采用开源方案。3.2 部署DeepSeek1.从官网下载并安装Ollama过程略。可参考 https://ollama.com/点击 Download 下载对应系统版本的安装包。2.在 Ollama 模型列表中复制命令ollama run deepseek-r1:1.5b粘贴到命令行中等待下载完成。此处以最低版本作为示例后续会推荐适合的模型规模。下载完成后可直接在命令行中与模型对话检查模型能否正常加载。3.安装对话界面软件可以更直观地调整模型的参数和提示词同时也支持将对话内容完全存档在本地。推荐Cherry Studiohttps://cherry-ai.com/4.配置远程 Ollama 服务可选。默认情况下Ollama 服务仅在本地运行不对外提供服务。要使 Ollama 服务能够覆盖在局域网内的设备中需要设置以下两个环境变量OLLAMA_HOST0.0.0.0OLLAMA_ORIGINS*❝⚠安全警告Ollama 服务的端口默认为 11434为了安全起见建议在防火墙中设置仅允许局域网访问端口11434并禁止公网访问。为避免安全风险请不要将 Ollama 服务暴露在公共网络中确保路由器未设置端口转发NAT到11434端口。5.评估电脑最大可以运行的模型参数。根据对应参数的模型大小对比计算机配置如显卡、显存、内存、CPU等与实际应用效果如共享显存占用、CPU/GPU占用等。❝由于模型运行时需要直接载入显存当显存不足时则会载入共享显存内存。因此在实际部署的前期阶段可根据显存和内存大小预估可运行的模型规模即模型空间 显存 内存。显存的读写速率要远大于内存在内存中运行对于 LLM 而言其延迟将会难以接受表现在运行过程中为“吐字极慢”。因此当共享显存占用率较高或占用大小与模型本身的空间比值较大则说明该模型负载过大建议缩小模型规模。3.3 知识库简略版使用内置知识库的 AI 对话平台以下平台可根据个人喜好选择1.Cherry Studio设置方式参考 https://docs.cherry-ai.com/knowledge-base/knowledge-base2.AnythingLLM设置方式参考 https://docs.anythingllm.com/introduction至尊版使用 docker 部署 RAGFlow可参考https://ragflow.io/ https://www.bilibili.com/video/BV1WiP2ezE5a/1.安装 RAGFlow 1. 安装 docker 2. 拉取 RAGFlow 镜像可访问官方 GitHub 仓库的 README 页面拉取镜像并按照文档中的指引安装部署https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md如果遇到问题可访问网络上部署 RAGFlow 的踩坑帖子如https://blog.csdn.net/gr1785/article/details/145543754?spm1001.2014.3001.55022.添加本地模型 1.在浏览器输入http://localhost:88并注册账号和组织该账号基于本地服务。 2.在页面中选择 Ollama并选择对应的模型类型。DeepSeek 模型选择chatbge-m3 模型选择embedding 3.按照控制台Ollama -list命令中列出的模型名称填写建议在列表中复制。 4.基础 URLhttp://host.docker.internal:114345.最大 token 数可随便填写本地部署不消耗在线 token。 6.按照上述方法分别添加chat 模型和embedding 模型。RAGFlow 添加本地模型配置示例3.设置快速启用服务脚本❝可编写一个批处理文件start_ragflow.batecho off:: 解决中文乱码问题chcp 65001 nultitle RAGFlow启动器:: 进入docker目录启动服务cd /d 你的RAGFlow路径以\ragflow-main\docker结尾docker compose up -d:: 打开浏览器访问页面start http://localhost:80echo RAGFlow服务已启动浏览器即将打开...pause4.设置知识库由于网上关于RAGFlow的内容众多在 RAGFlow 中设置知识库的具体步骤可根据官方文档或网络教程操作在此不再赘述。创建好的知识库3.4 参数调整参数背景知识以下内容摘录自Cherry Studio文档https://docs.cherry-ai.com/cherrystudio/preview/chat#wen-du-temperature❝Temperature温度温度参数控制模型生成文本的随机性和创造性程度默认值为0.7或1.0不同软件/平台有不同的设置。具体表现为低温度值(0-0.3)输出更确定、更专注适合代码生成、数据分析等需要准确性的场景。中等温度值(0.4-0.7)平衡了创造性和连贯性适合日常对话、一般性写作。高温度值(0.8-1.0)产生更具创造性和多样性的输出适合创意写作、头脑风暴等场景。Top P核采样默认值为 1值越小AI 生成的内容越单调也越容易理解值越大AI 回复的词汇范围越大越多样化。核采样通过控制词汇选择的概率阈值来影响输出较小值(0.1-0.3)仅考虑最高概率的词汇输出更保守、更可控适合代码注释、技术文档等场景。中等值(0.4-0.6)平衡词汇多样性和准确性适合一般对话和写作任务较大值(0.7-1.0)考虑更广泛的词汇选择产生更丰富多样的内容适合创意写作等需要多样化表达的场景。这两个参数可以独立使用或组合使用根据具体任务类型选择合适的参数值建议通过实验找到最适合特定应用场景的参数组合以上内容仅供参考和了解概念所给参数范围不一定适合所有模型具体可参考模型相关文档给出的参数建议。场景配置不同业务场景中 LLM 模型的参数需求往往有着明显差异需要结合理论与实践结果进行调整。下表系统地梳理了Temperature与Top-P参数的协同配置策略综合考量了输出质量、创意需求及风险控制三个维度并标注典型应用场景的实践验证效果。场景Temperature 范围Top-P 范围说明代码生成0.1–0.30.1–0.3极低温极低Top-P减少语法错误确保代码逻辑正确。技术文档如代码、产品说明0.2–0.50.5–0.7低温中低Top-P确保输出准确结构化避免冗余内容。客户服务如聊天机器人0.5–0.80.7–0.9平衡自然与可控保留部分多样性以灵活应答。创意写作如诗歌、故事生成0.7–1.20.8–0.95高温高Top-P鼓励多样性需注意逻辑连贯性。开放探索如头脑风暴、灵感激发1.0–1.50.95–1.0高温全覆盖Top-P牺牲准确性以激发意外创新。本地知识库如业务数据分类、结构化信息抽取、知识问答0.2–0.50.5–0.7降低随机性确保输出稳定和事实准确同时聚焦高频候选词避免低质量内容干扰。参数调整建议优先调整单一参数通常仅需调整Temperature或Top-P避免两者同时大幅改动。高温中低Top-P在创意任务中高温配合稍低Top-P如0.8可平衡多样性与质量。低温低Top-P用于高精度任务如法律文本生成确保输出高度可控。**提示词约束**可以增加知识库中无查询内容情况下输出信息最大化利用模型本身的知识范围。例如【如果知识库中没有找到相关的信息请现在回答的开头说明“我不了解这个问题但我会根据我自己的理解尝试回答”然后再讨论你的见解。】四、总结通过以上操作即可在本地计算机或服务器上搭建一套完全离线的 AI 本地知识库查询系统。且效果能够随着模型参数、知识库参数的优化而变得更明显。目前该方案已在企业内部知识管理、智能客服等场景落地在保障数据安全的前提下让企业知识库真正「活起来」。DeepSeek 推理模型与 RAG 技术的结合为构建企业专属知识库的业务场景提供了高效的解决方案。通过将行业积累的技术文档、项目经验等结构化数据与 AI 深度结合既能让系统精准理解专业术语又能基于实时更新的知识库生成可靠回答。采用这种架构的方案既保留了通用大模型的对话能力又通过持续学习企业特有知识实现「越用越懂业务」的个性化效果。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】