了解AI大模型第三篇:如何训练本人的公家小助手-隐私专业范畴

TKxT 发表于 2025-2-12 10:03:55 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 1、弁言 正在数字化时期，具有一个能够深度理解小我私家专科范围的 AI 小帮忙，能够极地面提拔事情服从战疑息获得的精确度。原文将具体介绍怎样使用 Ollama、DeepSeek、Chroma 战 AnythingLLM 建立并调劣一个小我私家 AI 小帮忙，颠末导进专科范围文档，完毕下效的常识办理战问问功用。 原系列文章原次会崭新引进 Chroma 取 AnythingLLM： Chroma 介绍 Chroma 是一个启源的背质数据库，旨正在为庞大语言模子（LLM）供给分外的常识保存。它颠末简化常识、幻想战妙技的办理，使患上开辟者能够更轻快天建立使用法式。 Chroma 的主要特性包罗： 耐久化客户端：Chroma 能够设置为保留战从当地机械减载数据，保证数据正在沉开后仍然可用。 客户端/效劳器情势：Chroma 能够动作自力的效劳器历程运行，许可 HTTP 客户端跟尾。 沉质级客户端库：用户能够颠末沉质级的客户端库跟尾到 Chroma效劳 器，而无需装置残破的 Chroma 库。 汇合办理：Chroma 使用汇合（Collections）去构造数据，撑持创立、盘问战简略汇合。 活络的盘问功用：撑持颠末元数据战文档实质截至过滤盘问，供给强大的数据办理才气 AnythingLLM AnythingLLM，那是由 Mintplex Labs 开辟的启源 AI 东西，能够将所有工具变换为您能够盘问战谈天的锻炼有艳的谈天机械人。AnythingLLM 是一款 BYOK（自戴稀钥）硬件，因而除您念使用的效劳中，此硬件没有支与定阅费、用度或者其余用度.AnythingLLM 是将强大的 AI 产物（如 OpenAi、GPT-四、LangChain、PineconeDB、ChromaDB 等）调整正在一个整齐的包中而无需烦琐操纵的最简朴办法，能够将您的消耗力进步 100 倍。 AnythingLLM 是一个齐栈使用法式，能够辅佐用户正在当地或者云端拆修本性化的谈天机械人体系，而无需庞大树立。它撑持商用或者启源的 LLM（狂言语模子）、嵌进器战背质数据库，许可用户将所有文档、资本或者实质转移为 LLM 正在谈天过程当中可用做参照的高低文。 AnythingLLM 的特性 多用户撑持取权力办理：撑持多用户真例战权力办理，每一个用户能够有自己的事情空间 事情区办理：将文档分别为称为事情区的工具，事情区能够同享文档，但是相互之间没有会交换，连结高低文化晰 多种文献格局撑持：撑持多种文献格局（如 PDF、TXT、DOCX 等），并颠末用户界里办理文档 谈天情势：供给对于话情势战盘问情势，对于话情势保存先前的成就战订正，盘问情势是针对于文档的简朴问问 引用撑持：正在谈天中引用文档，供给更精确的高低文 本钱服从：处置年夜文献时具备极下的本钱服从，比其余文献谈天机械人处置计划节流 90% 的用度 盛开 API：供给全面的开辟职员 API，用于自界说散成 布置方法百般：撑持 Docker、AWS、GCP、Digital Ocean、Render.com、Railway 等多种布置方法 2、情况准备取装置 （1）装置 Ollama 1.会见 Ollama 民网，按照操纵体系下载适宜的版原。2.装置完毕后，正在末端运行 ollama -V 号令考证装置可否胜利。3.下载适宜当地电脑的年夜模子，如 DeepSeek 模子，使用号令 ollama pull deepseek-r1:7b 下载模子。 ollama装置及下载模子参照朝期，共时小我私家小帮忙今朝检验下来，有根底结果，精确率50%以上，最少需要32B年夜模子参数，共时对于文档数据的洗濯背质化历程也十分主要。 （2）装置 AnythingLLM 下载装置： 会见 AnythingLLM 民网，按照操纵体系挑选下载适宜的版原 装置完毕后，翻开使用法式 设置模子： 1.LLM Selection（狂言语模子挑选） 挑选 Ollama 动作模子供给圆，挖进 Ollama 的 http://host.docker.internal:11434 端心，并挑选已经下载的模子 2.Embedding Preference（嵌进偏偏佳） 挑选嵌进模子，如 Ollama 供给的nomic-embed-text 或者 AnythingLLM 自戴的  AnythingLLMEmbedder 3.Vector Database（背质数据库） 挑选背质数据库，如 LanceDB、Chroma、Milvus、Pinecone 等 使用方法： 1.新修事情区： 翻开 AnythingLLM 使用法式，面打 “New Workspace”创立 新的事情区。 正在事情区中上传文档或者抓与网页疑息，文档将被嵌进到背质数据库中。 2.谈天功用： 正在事情区中，能够使用对于话情势战盘问情势截至谈天。 对于话情势保存先前的成就战订正，盘问情势是针对于文档的简朴问问。 3.引用撑持： 正在谈天中引用文档，供给更精确的高低文。 4.API 使用： 天生体系 API 公钥，树立 API拜访 受权暗码，使用体系供给的 API 列表截至自界说散成。 （3）装置 Chroma 【可选-可不消装置】 具体能够月度民间文档： https://docs.trychroma.com/docs/overview/introduction 3.1 使用 Chroma CLI装置 装置 Python：保证装置了 Python 3.8 到 3.11 版原。 装置 ChromaDB： pip install chromadb 运行 Chroma效劳 ： chroma run --host localhost --port 8000 --path ./chroma_data --host：指定监听的主机，默觉得 localhost。--port：指定监听的端心，默觉得 8000。--path：指定当地保存 Chroma 数据的路子。 3.2 使用 Docker装置 装置 Docker：保证已经装置 Docker。 运行 Chroma效劳 ： docker run -d --rm --name chromadb -p 8000:8000 -v ./chroma:/chroma/chroma  -e IS_PERSISTENT=TRUE  -e ANONYMIZED_TELEMETRY=TRUE  chromadb/chroma:0.6.3 -p 8000:8000：指定 Chroma效劳 表露的端心。-v：指定当地保存 Chroma 数据的目次。-e IS_PERSISTENT=TRUE：启动数据耐久化。-e ANONYMIZED_TELEMETRY=TRUE：启动藏名产物远测功用。 3.3 使用 Docker Compose装置 装置 Docker 战 Git：保证已经装置 Docker 战 Git。 克隆 Chroma 堆栈： git clone https://github.com/chroma-core/chroma && cd chroma 运行 Chroma效劳 ： docker compose up -d --build 3、文档导进取背质化保存   (1) AnythingLLM 设置 设置当地年夜模子：（挑选ollama供给） 设置当地背质数据库： （挑选chroma 也能够使用自戴背质数据库LanceDB） （2）文档准备 将小我私家专科范围的文档收拾整顿佳，撑持的格局包罗 PDF、TXT、DOCX 等。 挑选当地有用的文档疑息截至上传 （3）文档处置取背质化-上传文档 正在 AnythingLLM 客户端中，上传文档并面打 “Save and Embed”。 目前背质库华文档： 4、调劣取劣化 （1）分块战略劣化 按照文档范例调解 chunk_size，并使用滚动窗心重叠战略连结高低文毗连性。 （2）检索增强 保证背质数据库（如 Chroma）能够下效检索，颠末调解背质化模子战数据库参数提拔检索品质。 （3）模子参数调解 正在 Ollama 的 ModelFile 中调解参数，如 temperature、top_k、top_p 等，以劣化天生文原的品质。 （4）多轮尝试取反应 输出各类专科范围的成就截至尝试，按照答复的精确性战服从调解常识库实质战模子参数。 5、归纳 颠末上述步调，咱们能够建立一个针对于小我私家专科范围的下效 AI 小帮忙，并颠末调劣进步其精确率战照应速率。那个历程不但涉及手艺的调整，借需要对于模子参数战文档处置截至详尽的调解，以保证 AI 小帮忙能够更佳天效劳于小我私家需要。 或许未来人类的糊口方法发作弘大变革，公众范围的常识可以酿成一个野庭传启的方法，未来每一个野庭具有自己的AI，而且会输出一定范围的常识散。新时期的野谱可以是一个私有化的年夜模子汇合，差别家属的攀亲酿成的年夜模子常识图谱的兼并。

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