如在腾讯云上部署ollama

以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。

Ollama 是一个开源框架，具有以下特点和功能： 1. 专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计，简化了部署过程，方便非专业用户管理和运行复杂模型。 2. 是一个轻量级、可扩展的框架，提供简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低了使用门槛，适合自然语言处理研究、产品开发以及初学者或非技术人员使用。 3. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 4. 提供模型库，用户可从中下载不同的模型，这些模型有不同的参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 5. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 6. 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 7. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 官方下载地址：https://ollama.com/download 。安装完成后，可通过 ollama list 确认，未下载模型时通常显示为空。可通过 ollama 命令下载模型。

以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后，确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。

以下是一些类似 Ollama 的本地大模型部署工具： Google Gemma：Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。部署环境相比之前有所改善，可按照以下步骤进行部署：首先进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。查找 cmd 进入命令提示符，输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应该显示 0.1.26。然后清空屏幕，输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b），首次需要下载，如需使用 7b 版本，运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话。 Qwen2:0.5b 模型：下载步骤如下：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 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。之后复制相关命令行，粘贴进入并回车，等待自动下载完成。 Ollama 本身：Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，降低了使用门槛，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还适合初学者或非技术人员使用，特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型。

要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人，可参考以下步骤： 1. 安装和启动 Ollama 服务： 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型： 可下载如 Gemma（7B 模型）、Mistral（7B 模型）、Mixtral（87B 的 MoE 模型）、Qwen（通义千问，7B 模型）等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型：使用文本向量模型 bgem3，可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储：从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试：对同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。

如果 Ollama 检测不了本地大模型，可能需要进行以下操作： 1. 对于 ipadater 部分，倘若加载器部分报错说 model 不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错。 2. Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”）及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb，否则将会遇到报错。 3. Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站：进行查看，例如选择 llama2 大模型。考虑到机器的配置以及不同版本的内存要求，可以选择 7b 参数的模型，当运行大模型的时候，ollama 会自动帮下载大模型到本地。

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

腾讯的混元大模型（Hunyuan Foundation Model）作为一个强大的人工智能平台，提供了广泛的数据库支持，以便在各类应用场景中高效地管理和利用数据。虽然详细的官方数据库支持列表可能随时更新，但通常来说，腾讯云（Tencent Cloud）和其相关的AI平台会支持以下几类主要数据库： 支持的数据库类型 1. 关系型数据库（RDBMS）： MySQL：广泛应用的开源关系型数据库。 PostgreSQL：功能强大的开源关系型数据库，支持复杂查询和高级功能。 SQL Server：微软的商业数据库，适用于企业级应用。 MariaDB：MySQL的分支，兼容性高，性能优化。 Oracle：广泛应用于企业级应用的商业关系型数据库。 2. NoSQL数据库： MongoDB：文档型NoSQL数据库，适用于大数据和实时数据处理。 Redis：内存数据库，支持高性能的缓存和实时数据处理。 Cassandra：高可用性和扩展性强的NoSQL数据库，适合分布式数据存储。 HBase：基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，适用于大规模数据存储。 3. 时序数据库： TimescaleDB：基于PostgreSQL的时序数据库，适合处理时间序列数据。 InfluxDB：专为高性能查询和数据存储设计的时序数据库。 4. 图数据库： Neo4j：广泛应用的图数据库，支持复杂的图查询和数据关系。 JanusGraph：分布式图数据库，适合大规模图数据处理。 5. 云原生数据库： 腾讯云数据库服务（CDB）：包括上述数据库在腾讯云环境中的托管服务。 TDSQL：腾讯云的分布式数据库解决方案，支持多种关系型和NoSQL数据库。 6. 数据仓库： Amazon Redshift：基于云的数据仓库，支持大规模数据分析。 Google BigQuery：完全托管的数据仓库，支持实时数据分析和查询。 Snowflake：云原生数据仓库，支持多云环境和复杂查询。 数据库支持的具体示例 为了更好地理解混元大模型可能支持的数据库，我们可以参考腾讯云上的数据库服务，这些服务通常与混元大模型集成良好。 腾讯云数据库 MySQL：高性能的关系型数据库服务，支持自动备份和数据恢复。 腾讯云数据库 PostgreSQL：功能强大的企业级数据库服务，支持复杂查询和数据分析。 腾讯云数据库 MongoDB：适用于大数据和实时数据处理的文档数据库服务。 腾讯云数据库 Redis：支持高性能缓存和实时数据处理的内存数据库服务。 腾讯云数据库 TDSQLC：腾讯自研的企业级分布式数据库，支持强一致性和高可用性。 使用场景 在实际应用中，混元大模型与上述数据库的集成可以覆盖以下场景： 数据分析和挖掘：利用关系型数据库和数据仓库进行大规模数据分析和挖掘，提供数据驱动的决策支持。 实时数据处理：通过NoSQL数据库（如Redis、MongoDB）处理实时数据，支持高并发的应用场景。 复杂查询和关系分析：使用图数据库进行复杂的关系分析和图数据处理，适用于社交网络分析等场景。 大规模分布式存储：通过分布式数据库（如Cassandra、HBase）实现大规模数据的存储和访问。 总结 腾讯混元大模型支持多种类型的数据库，包括关系型数据库、NoSQL数据库、时序数据库、图数据库、云原生数据库和数据仓库。通过这些数据库的集成，混元大模型能够在各种数据管理和分析场景中提供强大的支持，帮助用户高效地处理和利用数据。为了确保最新的支持信息和技术细节，建议参考腾讯云官方文档和技术支持资源。

腾讯混元是一款人工智能绘画工具，它可以根据用户输入的提示词，生成各种风格的绘画作品。以下是关于腾讯混元的一些介绍： 1. 功能：腾讯混元可以实现文生图、文生文等功能，同时还具有一些实用小工具，如翻译、知识问答等。 2. 优势：腾讯混元是一款双语言大模型，可以实现中英文切换，方便不同语言的用户使用。同时，腾讯混元的内容中立客观，内容健康，适合儿童、子女、父母、家长们使用。 3. 应用场景：腾讯混元可以帮助用户快速生成各种类型的绘画作品，如插图、漫画、海报等。同时，腾讯混元还可以帮助用户学习 AI 时代的人工智能交互，掌握提示词使用，发挥想象力和创造力。 4. 使用方法：用户可以在聊天框中询问混元关于绘画方面的知识储备，然后描述自己的需求，就可以创作出相关的 AI 生成绘画。同时，用户还可以通过专业词汇描述沟通，指导混元和自己进行人 AI 沟通。 总的来说，腾讯混元是一款非常实用的人工智能绘画工具，它可以帮助用户快速生成各种类型的绘画作品，同时还可以帮助用户学习 AI 时代的人工智能交互。

在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块： 确保 ollama 服务已开启并下载好模型，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容： 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量： 使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，如 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境： 创建 python 虚拟环境，并安装相关库，版本如下： ollama：0.1.8 langchain：0.1.14 faisscpu：1.8.0（有 gpu 则安装 gpu 版本） gradio：4.25.0 feedparser：6.0.11 sentencetransformers：2.6.1 lxml：5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI，并进行评测。 8. 问答测试：对于同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

以下是一些关于部署本地知识库的开源相关信息： 在“手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库”中提到： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。RAG 的应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载（从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器）、文本分割（把 Documents 切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 文中还介绍了如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地的聊天工具了解 ChatGPT 的信息流转、如何通过 AnythingLLM 这款软件搭建完全本地化的数据库。 智谱·AI 开源了以下模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B：与 WebGLM10B 类似。 MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。

以下是关于本地部署大模型搭建个人知识库的详细步骤： 一、Ollama 的安装以及大模型下载 安装完成 Ollama 后，在命令行中运行如下命令即可：。考虑机器配置及不同版本的内存要求，可选择 7b 参数的模型。运行大模型时，Ollama 会自动下载大模型到本地。 二、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库属于 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG（Retrieval Augmented Generation）实现。RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档。LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及两个环节，分别是将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，第一种是聊天对话，第二种是 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库，请继续探索。

以下是关于 Dify 私有化部署的相关信息： 1. 部署步骤： 通过云服务器进行部署，相关命令在宝塔面板的终端安装，例如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件。 检查运行情况，若 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏后的:8888），随便填写邮箱密码建立知识库并进行设置。 2. 模型选择与配置： 可以选择国内有免费额度的模型，如智谱 AI。 以智谱 AI 为例，在其官网用手机号注册，添加 API keys 并查看免费额度，将钥匙复制保存。 随便创建应用，可先选择智谱 glm4 测试，然后点发布。 创建并复制 api 秘钥。 3. Dify 特点： 作为开源应用，易用性出色且功能强大，安装过程简单快捷，熟练用户约 5 分钟可在本地完成部署。 支持本地部署和云端应用，能应对工作流、智能体、知识库等。 本地部署需自行处理模型接入等问题，包括购买 API、接入不同类型模型，构建个人知识库时还需考虑数据量、嵌入质量和 API 费用等因素。

以下是关于 Dify 部署的相关信息： 1. 可以通过云服务器来部署 Dify。相关命令在宝塔面板的终端安装，比如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件，可修改并学习其中文件的意思。若 docker compose ps 时发现 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 来解决，要确保前一步成功再进行下一步。 2. 部署完成后，在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏后面的:8888），随便填写邮箱密码建立知识库并进行设置。 3. 选择模型时，国内模型有免费额度，以智谱 AI 为例，点设置从其获取钥匙，在智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制，查看免费额度，回到部署页面复制钥匙保存，创建应用。可先选择智谱 glm4 测试，有回应后点发布，创建并复制 api 秘钥。 4. Dify 是开源的私人定制类 AI 应用，易用性出色且功能强大，安装过程简单快捷，熟练用户约 5 分钟能在本地完成部署。它支持本地部署和云端应用，能应对工作流、智能体和知识库等，但本地部署需自行处理模型接入等问题，构建个人知识库时要考虑数据量、嵌入质量和 API 费用等因素。