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上一篇文章我们已经能够在本地运行deepseek大模型,本章我们将希望能够搭建本地的知识库。

一、基于AnythingLLM搭建

前文我们已经下载和安装了AnythingLLM ,本文中将其打开进行设置:
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接着配置AnythingLLM,不过我几乎没有配置就直接用了。
配置向量数据库:
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这里点开的样子是这样的
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再选择嵌入的首选项

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看了一下,这里面也有很多的下拉嵌入提供商,自己可以选择。

然后i就可以用了。具体怎么用,自己试一试,主要是可以选择上传自己的文件。
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然后选择你需要的本话题的文档,转到右边去。
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然后点右下角的“save and Embed",可是我的出现错误提示,估计是上传联网出错。
好了,这个就到这里,接着看看cherry studio的搭建方法。

二、基于Cherry Studio搭建

1、安装嵌入模型

使用本地服务,安装嵌入模型,用于将文本数据转化为向量标识的模型。本文我们下载的是bge-m3模型。BGE-M3 是一种先进的文本嵌入模型,由智源研究院(BAAI)开发,具有多功能、多语言和多粒度的特性。它在自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)领域有广泛的应用。

ollama pull bge-m3

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2、下载安装cherry studio

注意不要装在C盘,注意不要装在C盘,注意不要装在C盘!
官网网址

下载地址:
用迅雷下载吧
地址是github的,由于墙的原因,网站下不了的,用迅雷下吧!迅雷立功了!

下载安装没啥说的。

3、配置cherry studio

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选择这两个模型,然后关闭对话框

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点击知识库,添加

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4、添加知识库文档

cherry非常方便的可以加入目录当中的文档,其他的也可以,如下所示:
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选择了知识库目录之后,那个小圈圈就开始工作了,直到他全部变成蓝色圈圈为止。
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下图是正在加载和整理
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这是搞定了
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测试一下:

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这个感觉只有关键字匹配,看看大模型搜索会不会好些。

首先在cherry studio中进行大模型设置:
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特别提醒的是第4步,需要选择自己本地的大模型也可以选择线上的模型:

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测试一下结果:

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首先确实是本地知识库的内容,其次,这个结果不算好,可能因为数据太少吧?

如果本地知识库有不想透露的数据,一定不要联网。

所以这样看来,用CherryStudio的本地知识库大模型问答系统还是比较方便建立的。因为可以对目录进行批量导入!这个就比AnythingLLM 好用。好了就先到这里!

【更新时间】:2025年2月19日21点03分

http://www.dtcms.com/a/490146.html

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