企业官网建设流程全解析

我们是谁 网站运营,南宁百度seo网站优化,wordpress 文章分类页面,宝塔面板建wordpress本文详细介绍了使用DeepSeek、Ollama和AnythingLLM搭建本地知识库的全过程#xff0c;包括软件安装、模型配置、文档上传和智能问答功能。教程特别强调了本地部署对隐私保护的优势#xff0c;并提供了文档类型准备和嵌入模型配置等实用建议#xff0c;帮助用户打造专属AI助理…本文详细介绍了使用DeepSeek、Ollama和AnythingLLM搭建本地知识库的全过程包括软件安装、模型配置、文档上传和智能问答功能。教程特别强调了本地部署对隐私保护的优势并提供了文档类型准备和嵌入模型配置等实用建议帮助用户打造专属AI助理解决隐私问题的同时提升工作效率。为什么要搭建本地知识库难道你就不想拥有一个超级能干的AI助理管家吗就像是贾维斯一样的助手!那么DeepSeek的特点就是擅长理解中文,这一点比很多外国AI强大很多!那么我们就可以把自己的工作文件、个人日记、文档笔记交给它去处理,DeepSeek能快速吃透你给的各种文档, 最关键是能装在自己电脑上我们不用担心隐私泄露!你要是使用公共AI处理就像把钥匙交给陌生人一样不放心而DeepSeek就像把保险箱安在自己家!那废话不多说我们直接上手实操看效果吧~~Ollama下载与安装首先我们电脑上必须要安装Ollama并且加载一个DeepSeek模型这个教程我们在前面也已经详细讲过了为了方便新手这里再给大家讲解一下~打开Ollama官网:https://www.ollama.com如图这里下载Windows版本如图下载好直接点击安装包开始安装即可~如图稍等一会~~如图注意:安装完成之后重启一下电脑然后我们确认一下是否安装成功!打开cmd命令行,输入以下命令!ollama -v看到以下提示才能算你安装ollama安装成功!如图Ollama集成DeepSeek-R1模型然后我们开始下载DeepSeek-R1模型还是打开Ollama官网, 点击DeepSeek-R1链接如图然后根据你电脑的硬件配置情况来选择蒸馏模型的安装命令!如图特别提醒:这里就不要鬼扯什么满血和蒸馏的问题了在前面的教程中,都说得很清楚了~还在找这种存在感的人应该考虑转行了然后点击相应的安装命令复制一下,到cmd命令行,就可以直接开始安装DeepSeek-R1如图完成之后就可以直接对话了!如图AnythingLLM介绍这其实也是我们今天要说的重点~~AnythingLLM是由Mintplex Labs Inc.开发的一款全栈应用程序是为用户提供一个灵活而强大的工具以便在私有环境中构建自己的ChatGPT特点文档转化与上下文使用AnythingLLM能够将任何文档、资源类似于链接、音频、视频、内容片段转化为上下文然后让其他大语言模型在聊天时作为参考进行调用!所以AnythingLLM可以用来打造企业内部知识库的私人专属GPT用于智能处理各种文档并进行对话!想象一下你有一个装满各种文档、笔记和资料的私人宝库而AnythingLLM就是那个能帮你智能检索、理解和对话的宝库管理员, 你可以把任何文档转化成它能理解的形式然后像聊天一样提问它会根据你的问题从宝库中提取相关信息来回答。这样你就能快速、方便地获取所需知识而且所有数据都保存在你自己的电脑上安全又私密岂不乐哉!来吧~~开始下载安装它!AnythingLLM下载与安装官方网站https://anythingllm.com如图这里以Windows系统为例如图要是弹出以下这玩意点击确认即可开始下载!如图同样下载好之后直接安装即可如图等待安装…这玩意还有点大可能需要多等待一会如图AnythingLLM部署配置本地知识库整个过程非常简单只需几步即可完成!首先双击桌面上的AnythingLLM快捷方式打开它, 点击Get Started(开始)如图然后在列表中找到Ollama, 同时在下方的Ollama Model选项中选择我们安装的DeepSeek-R1蒸馏模型!注意:根据你安装的模型参数类别来进行选择!如图这里直接默认点击下一步即可如图以下可以输入一个电子邮箱也可以直接点击跳过这里我直接Skip Survey(跳过)如图然后是给工作区命名继续点击下一步!如图到这里基本上就完成了模型的部署,可以和DeepSeek-R1进行对话了类似于Chatbox如图设置中文但是这里你会发现会显示一些英文我们需要做一些设置!点击设置按钮!如图找到语言设置选项选择Chinese(中文)如图现在回过头看看是不是变成中文了如图上传数据到本地资料库接下来才是重头戏把你的数据投喂到AnythingLLM让它使用DeepSeek给我们进行分析首先点击工作区右侧旁边的齿轮设置按钮, 按照图中的顺序进行配置!如图滚轮啦到底部点击Update workspace(保存更新)如图然后继续在工作区右侧点击上传按钮如图左边是我们上传的所有数据资料默认为空如图我们可以先把一些文件拖进软件,等它自动分析这里至于是什么文件就取决于你自己的职业举个栗子这里我上传一份ThinkPHP5快速入门教程的PDF文件给AnythingLLM我们点击click to upload or drag and drop(单击上传或拖放按钮)选择你要上传的文件!等待一会上传完成之后继续点击Move to Workspace(移动到工作区)如图接着点击保存嵌入(Save and Embed)如图然后会进入到等待分析状态~~~如图加载完成之后在工作区列表中把上传文件的图钉点选上如图完成部署最后你就可以开始用自然语言进行提问了我们就来询问一下刚刚上传的文档让AnythingLLM DeepSeek来分析和理解并最终给出结果!如图怎么样现在你的电脑就相当于一个真正的智能管家了~ 随时待命像我们这种开发者设计师就需要经常查文档的场景需求下特别有用!当然文档你可以上传很多反正都是上传到自己电脑上又不怕别人拿走!本地部署AI知识库注意事项文档类型准备不知道你们有没有注意到一个问题就是大家部署了本地知识库之后可能会有回答问题不准确的情况!首先大家要明白不是所有的文档类型都可以拖拽到知识库里面去投喂的!特别提醒扫描文档生成的纯图片PDF文件,这种文件你拖拽到知识库中可能就会造成无法识别的情况!我个人建议最好拖入纯文本的形式的文件到知识库,并且是结构化清晰的纯文本格式的文件这样拖拽到知识库中方便AI识别率会提高!实在是想拖入这种图片扫描的PDF文件那你就要提前先处理一下把内容提取出来再说!嵌入模型配置这里简单的解释一下,嵌入模型确实可以被用来将文本信息转换为向量从而实现内容匹配。使用嵌入模型将知识库中的文字、文章等文本内容转换为向量表示然后当我们查询时也可以将查询内容转换为向量并在向量空间中计算查询向量与知识库中向量之间的相似度从而找到最相关的内容至于向量这玩意你可以把它想象成一个有方向、有大小的箭头在数学和计算机里它就是一串数字能帮我们表示和计算很多东西比如位置、速度、力这些,简单的说就是这样一个原理!当然这里的AnythingLLM给我们默认设置了嵌入模型AnythingLLM Embedder选项如图我们也可以通过Ollama命令在cmd命令行中安装其他嵌入模型例如ollama run nomic-embed-textollama run bge-m3首先保证Ollama启动的状态之下,打开cmd命令行执行上面的命令,然后稍稍等待…如图然后我们再次进入到Embedder选项中的嵌入引擎设置,先选择一下Ollama如图然后你会看到刚刚下载好的嵌入模型选项,选择一个自己合适文档处理的嵌入模型即可如图最后本地部署虽然爽但对你的电脑硬件资源能不能带得动是有一定要求的!当然如果你看到这里说明也成功运用DeepSeekOllamaAnythingLLM搭建起了一个功能全面的本地知识库了吧!这不仅高效检索信息还能智能理解和回应查询展现了技术整合的强大力量极大地提升了知识管理与利用的效率 简直不要太方便~ 赶紧马上去试试看吧~如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】