本文详细介绍了如何使用Python结合Ollama框架和BGE-M3模型构建本地知识库系统。内容涵盖Ollama安装配置、BGE-M3模型下载、多格式文档提取、文本预处理、向量检索及智能问答系统实现。该系统支持PDF、Word等文档格式，提供高效语义搜索和自然语言问答功能，完全本地部署保护数据隐私，适合企业文档管理、个人知识整理等多种场景。

本文详细对比了Ollama和vLLM两大LLM框架，从基础功能、性能差异到适用场景进行全面分析。Ollama适合本地测试、隐私敏感场景和资源受限环境；vLLM凭借PagedAttention和continuous batching技术，专为高吞吐量生产环境设计。文章提供两框架的安装指南、故障处理方法，并帮助开发者根据需求做出正确选择，实现从实验到生产的平稳过渡。

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。而vLLM是一个高效的大模型推理与服务引擎，基于PyTorch构建，创新性地引入了PagedAttention技术，旨在解决大模型服务中的显存效率与吞吐量瓶颈，支持张量并行和流水线并行，可横向扩展至多机多卡集群。

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。如果有长期使用Anything LLM远程访问本地部署的DeepSeek等大模型，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让

本文详细介绍了如何使用n8n、Ollama和Qwen3构建企业级RAG检索系统。内容包括Qwen3-Embedding模型的获取、Ollama的安装与配置、Node.js和n8n的部署、本地模型下载配置、RAG工作流创建、文件解析和语义分割设置，以及检索知识库的完整构建流程。文章提供了详细的操作步骤和命令示例，帮助开发者搭建自己的知识库系统，并通过测试验证系统准确性。这是一份面向程序员的完整RAG

工欲善其事，必先利其器。AI 是未来十年生产力的核心工具，要让 AI 真正转化为生产力，而不仅仅是围观一时的热潮。如果你对 AI 也很感兴趣，欢迎关注，共同探索 AI 的无限可能，与渔夫一起成长！今天聊聊AI智能体，同时也简单的将 Dify 本地私有化部署，接入 Ollama 部署的本地模型。AI智能体是什么？AI智能体是一种具备AI能力、感知、推理、决策和行动能力的计算系统，它能够自主与环境交互

Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。而vLLM是一个高效的大模型推理与服务引擎，基于PyTorch构建，创新性地引入了PagedAttention技术，旨在解决大模型服务中的显存效率与吞吐量瓶颈，支持张量并行和流水线并行，可横向扩展至多机多卡集群。

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。

Efficient fine-tuning对于将大型语言模型（LLMs）调整到下游任务中至关重要。然而要在不同模型上实现这些方法需要付出相当大的努力。多种精度：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。先进算法：GaLore、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoR