在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。

在评估提供令人满意的分数之前，您将通过调整所谓的超参数来通过评估步骤重复数据预处理。

本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥有专属的“文档问答机器人”。

本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥有专属的“文档问答机器人”。

本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥有专属的“文档问答机器人”。

今天聊一个严肃的问题：你有没有想过自己每天都在用的AI，会不会泄露自己的隐私？

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今天我们就来深入解析两款主流的大模型推理引擎——vLLM和Ollama，帮助您做出正确的技术选型。

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《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。