摘要：如何使用大模型高效地管理和利用知识，同时解决大模型专业应用方向的能力，成为了迫切需要解决的问题。
最近火爆的Deepseek，让我们再次把本地知识库的搭建提上了日程。
如何使用大模型高效地管理和利用知识，同时解决大模型专业应用方向的能力，成为了迫切需要解决的问题。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强信息检索和生成模型，能够从大规模知识库中检索相关信息并生成高质量的反馈。
本文将详细介绍如何使用Ollama、Deepseek R1大语音模型、Nomic-Embed-Text向量模型和AnythingLLM共同搭建一个本地的私有RAG知识库。
什么是RAG？
RAG是一种结合了信息检索和大模型（LLM）的技术，在对抗大模型幻觉、高效管理用户本地文件以及数据安全保护等方面具有独到的优势。
主要包括：
索引：将文档库分割成较短的 Chunk，并通过编码器构建向量索引。检索：根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档片段。生成：以检索到的上下文为条件，生成问题的回答。Ollama 是一个用于本地运行大型语言模型的工具。
可以通过以下步骤安装 Ollama：
访问 Ollama 的 https://ollama.com/官方网站，下载适合你操作系统的安装包。AnythingLLM 是一个功能强大且灵活的开源平台，旨在帮助用户轻松构建和部署基于大型语言模型 (LLM) 的私有化应用程序。
它提供了直观的用户界面、丰富的功能以及高度的可定制性，即使是没有任何编程经验的用户也能快速上手：
https://anythingllm.com/desktop，登录官网。下载对应的版本现在已经安装并配置好了Ollama、Deepseek R1、Nomic-Embed-Text和AnythingLLM，接下来我们将它们结合起来搭建一个本地的私有RAG知识库。
首先，你需要准备一个知识库数据集。这个数据集可以是一个包含大量文档的目录，也可以是一个预处理的JSON文件。确保每个文档都有一个唯一的ID和文本内容。
我们准备一个Deepseek Janus pro的介绍文档。
使用Nomic-Embed-Text将知识库中的文档转换为向量表示，并构建一个索引：
使用Deepseek R1和检索本地向量数据库：
通过本文的介绍，你已经学会了如何搭建一个本地的私有RAG知识库。
这个知识库可以帮助你高效地管理和利用知识，同时增强大模型专业应用方向的能力。
希望这篇文章对你有所帮助，有问题欢迎留言！
来源：半月叨