Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库
一、搭建本地知识库业务背景数据自主可控
将关键知识和信息存储在本地服务器上，意味着企业或组织可以或许完全控制数据的访问权限、存储方式以及备份计谋。这避免了将数据托管在第三方云服务上可能带来的数据泄露风险，由于云服务提供商的安全毛病或不当操作都可能影响数据的安全性。
减少网络攻击面
当知识库摆设在本地时，它不会直接暴露在互联网上，从而减少了遭受网络攻击的风险。互联网上的恶意流量、钓鱼攻击、DDoS攻击等威胁很难直接作用于内部网络中的知识库系统。纵然本地网络通过VPN等方式与外部网络相连，也可以通过严格的访问控制和安全计谋来限制外部访问，进一步降低被攻击的风险。
合规性要求
在某些行业或地域，由于法律法规的要求，企业或组织可能需要将敏感数据存储在本地，以确保数据的隐私性和合规性。例如，金融行业、医疗行业等对于数据的安全性和隐私性有极高的要求，搭建本地知识库可以更好地满意这些合规性要求。本地存储还便于举行定期的审计和查抄，以确保数据的使用和处理符合相干规定和尺度。
快速规复和容灾能力
本地知识库可以更容易地实现数据的快速规复和容灾备份。当发生硬件故障、天然劫难等突发变乱时，只要本地存储设备完好无损，就可以迅速规复数据，减少业务中断的时间。与此同时，本地存储还可以结合异地备份计谋，进一步提高数据的可靠性和安全性。
二、什么是RAG 和LLM又是什么关系
RAG的界说
RAG代表检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合检索和生成的天然语言处理模型架构。RAG通过将检索模型和生成模型结合在一起，提高了生成内容的相干性和质量。具体而言，RAG使用检索模型从给定的文档或知识库中检索相干信息，并将其与生成模型结合，以生成更准确、更有价值的输出。这种架构特别适用于需要引用外部信息或特定领域知识的任务，如问答系统、文本摘要和对话系统等。
LLM的界说
LLM代表大型语言模型（Large Language Model），是一种基于深度学习的人工智能算法，通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而可以或许对天然语言文本举行建模。LLM在天然语言处理领域具有广泛的应用，包罗但不限于文本生成、文本分类、机器翻译、情绪分析等。
RAG与LLM的关系
[*]优化与扩展：RAG是对LLM的一种优化和扩展。LLM在面临特定领域或高度专业化的查询时，有时会假造究竟，且当所寻求的信息超出模型训练数据范围或需要最新数据时，可能无法提供准确答案。RAG通过整合检索到的外部数据，不仅提高了生成文本的准确性，还增强了文本的相干性，从而办理了LLM的某些范围性。
[*]协同工作：在RAG架构中，LLM和检索模型协同工作。检索模型负责从大量数据中检索与生成任务相干的信息，而LLM则使用这些信息生成最终的输出。这种结合使得RAG可以或许在处理复杂任务时表现出更高的准确性和实用性。
[*]应用场景：RAG和LLM在天然语言处理领域各有其独特的功能和应用。RAG特别适用于需要外部知识支持的场景，如问答系统、文本摘要等；而LLM则作为天然语言处理应用的基础模型，为各种任务提供强盛的生成能力。在实际应用中，RAG和LLM经常结合使用，以更好地满意各种天然语言处理任务的需求。
三、AnythingLLM和Ollama 集成
1、安装软件
1）安装Ollama 及大模型
2）安装 AnythingLLM,下载地址：https://useanything.com/download
2、配置AnythingLLM环境
1) 主界面、设置本地模型、向量转换模型、向量数据库
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3、使用默认大模型，咨询你对萝卜快跑了解吗
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4、上传本地数据，再次咨询你对萝卜快跑了解吗
1）上传本地文件到工作空间
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/02b44398f476401cb749d6f149cd868c.png
2）转换成向量数据存储
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3）再次使用大模型问答
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