本地化搭建问答机器人的流程如下：
加载所需的库和模块。其中，feedparse用于解析RSS订阅源ollama用于在python程序中跑大模型，使用前请确保ollama服务已经开启并下载好模型|从订阅源获取内容下面函数用于从指定的RSS订阅url提取内容，这里只是给了一个url，如果需要接收多个url，只要稍微改动即可。然后，通过一个专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关的元数据如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，可用于进一步的数据处理或信息提取任务。|为文档内容生成向量这里，我们使用文本向量模型bge-m3。https://huggingface.co/BAAI/bge-m3bge-m3是智源研究院发布的新一代通用向量模型，它具有以下特点：支持超过100种语言的语义表示及检索任务，多语言、跨语言能力全面领先（M ulti-Lingual）最高支持8192长度的输入文本，高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务（M ulti-Granularity）同时集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三大能力，一站式支撑不同语义检索场景（M ulti-Functionality）从hf下载好模型之后，假设放置在某个路径/path/to/bge-m3，通过下面函数，利用FAISS创建一个高效的向量存储。|实现RAG
在这种情况下，我们可能会把网站添加到书签栏，然后时不时就会打开看一下，这种做法无疑是比较低效的，一旦网站变多，更是不现实。如果我们能把真正想要关注的信息汇聚在同一个平台上，并且一旦有更新，就能第一时间在各种终端（如电脑、手机、Kindle等）收到提醒，那岂不是美哉。这里，我给大家推荐一个宝藏项目：RSSHubhttps://docs.rsshub.app/zh/感谢RSSHub这个开源项目，它给各种各样的网站生成了RSS源，堪称「万物皆可RSS」。你能想到的大部分社交媒体（如微博、Twitter、知乎等）、传统媒体（如央视新闻、路透社等）和金融媒体（如财联社、东方财富、格隆汇等），都能够配合RSSHub，进行订阅。通过RSSHub以及其他渠道，我个人维护了一个订阅源，如下：感兴趣的读者，关注本公众号，然后发送rss，即可下载我打包好的RSS订阅源。那么，有了RSS订阅源，我们就可以通过Python解析RSS订阅源来实时获取相关数据。流程拆解有了数据，就意味着成功了一半。|创建Python虚拟环境创建python虚拟环境，并安装相关库，我安装的是当前最新的库，版本如下：ollama：0.1.8langchain：0.1.14faiss-cpu：1.8.0（如果有gpu，则安装gpu版本）gradio：4.25.0feedparser：6.0.11sentence-transformers：2.6.1lxml：5.2.1|导入依赖库
1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，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。5.API和集成：Ollama还提供了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：Ollama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。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后，确保ollama后台服务已启动（在mac上启动ollama应用程序即可，在linux上可以通过ollama serve启动）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下: