本文我们介绍另一种实现方式：利用 Ollama+RagFlow 来实现，其中 Ollama 中使用的模型仍然是Qwen2

大家好，最近两年大语言模型风靡全球，最近，不少开源大模型，将模型部署到自己的电脑上，用个性化的数据微调想必是不少人的愿望，这次，让我来分享从hugging face上下载部署chatglm3-6b中的经验。

近期在学习研究一些关于自动化机器学习方面的论文，本文作为该系列的第一篇文章，就AutoML的一些基本概念和现状进行简单分享，权当抱砖引玉。

MaxKB是基于LLM大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。

随着人工智能（AI）的飞速发展，AI已经逐步渗透到了人们的生活中，对我们的生活方式、工作、娱乐和社会互动产生了深远影响。人工智能（AI）已经成为，并将继续成为未来的趋势。

RAG 可以说是 23 年以来到现在，最为火热的大模型应用技术了，很多人都有了很多经典的研究。而对于新人来说，有些代码十分复杂，导致只看表象并不理解其原理。今天，就利用 langchain 和大家一起搭建一个最简单的 RAG 系统，一起来学习一下吧。

一直在研究大模型的 langchain 编程和检索增强相关的内容，今天和大家分享一些如何在5分钟之内利用 LangChain+Gradio 搭建一个自己的个人知识助理。

在LangChain中，Model I/O被称为：模型的输入与输出，其有输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)等三部分组成。

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构建本地知识库(上): langchain+ollama构建本地大模型应用