本地大模型接入知识库RAG


主要是以下步骤:

  • 如何使用Ollama一键部署本地大模型

  • 通过搭建本地的聊天工具,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

上篇用Ollama一键部署本地大模型,以及通过搭建本地的聊天工具。

这篇就聊下剩余的部分。

三、安装Docker Desktop

1、点击/复制到浏览器去下载

https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/

2、下载后,双击下载项目,出现下图,点击ok,开始加载文件。

注意!!!!这里下载相对比较快,下载完成后,不要点击“close and restart”,因为这样会直接重启,导致llama3下载中断。

3、这里先不点击,等待终端的模型下载完成后,再点击重启。

4、重启后,点击:“Accept”

5、接着点击"Finish"

6、然后会提示你注册账号,如果打不开网页,就需要科学上网了,

7、按照正常的注册流程,注册账号,并登录Docker 即可。登录后会进入Docker Desktop。此处完成。

本地大模型接入知识库RAG


四、下载Open WebUI

1、回到桌面,再打开一个新的终端窗口(可以放心多个窗口,不会互相影响)

如果你是windows电脑,

  • 点击win+R

  • 输入cmd,点击回车

如果你是Mac电脑,

  • 按下 Command(⌘)+ Space 键打开Spotlight搜索。

  • 输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。

本地大模型接入知识库RAG

2、将以下命令输入,等待下载:

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

3、出现下图,即是下载完成。

本地大模型接入知识库RAG

4、点击或复制下方地址进入浏览器进行注册

http://localhost:3000/auth/

5、点击进行注册即可,注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。

6、登入后,看到如下页面,点击顶部的Model,选择自己在本地的模型就行,我是在本地部署了2个,所以可以看到2个。

本地大模型接入知识库RAG

7、完成。

你已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。已经可以开始与他对话啦

如果要求不高的话,这就算已经搭建了一个本地大模型了,并且通过Web UI实现了和大模型进行对话的功能。

五、本地知识库进阶

如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。

这个软件包含了所有Open WebUI的能力,并且额外支持了以下能力

  • 选择文本嵌入模型

  • 选择向量数据库

AnythingLLM安装和配置

安装地址:https://useanything.com/download

当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步

  1. 第一步:选择大模型

本地大模型接入知识库RAG

  1. 第二步:选择文本嵌入模型

本地大模型接入知识库RAG

  1. 第三步:选择向量数据库

本地大模型接入知识库RAG

构建本地知识库

AnythingLLM中有一个Workspace的概念,我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。

  1. 首先创建一个工作空间

本地大模型接入知识库RAG

  1. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。在这里我上传的是一个“2023年最新450个搞钱玩法合集”。

本地大模型接入知识库RAG

  1. 测试对话

当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了

本地大模型接入知识库RAG

整个过程就算结束了

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