这篇教程总结了自己电脑搭建大模型的步骤，以及自动调用大模型API的步骤。最后说一下电脑所需要的配置，一般来说安装上面尺寸的大模型目前电脑都可以，不过大模型回答你的速度会有区别，电脑带有GPU显卡且显存大于等于8G的回答会比较流畅，低于这个配置的就会有些卡顿，但是不至于不能使用。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是

在本地使用大模型搭建知识库，可以充分保障数据的隐私和安全，同时由于不需要依赖网络连接方便企业内部使用此外，最重要的是能够对模型和知识库进行定制化，根据具体需求进行调整，从而更好地满足特定业务场景的要求，既能供企业内部使用，也能做成Server供客户使用。

如果你需要经常处理文档，可以在本地部署一个私有化的知识库，让AI帮你分析文档而不会造成隐私泄露。使用这个多模态的私有化知识库，可实现对话，图片，文档一站式AI分析，让你轻松应对各种文章总结。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌

我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的分步过程。

今天教程关于在自己电脑搭建大模型，支持开源的大模型，像主流的通义千问2.5，Llama3，教程还包括如何使用这些大模型做接口调用，实现自动化输出。如下图所示，这是我自己的电脑安装的两个AI大模型，一个是qwen 7b尺寸，另一个是llama3 8b尺寸：

微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。

本文详细介绍了如何使用Ollama和Cherry Studio在本地部署大模型的完整流程。内容包括Ollama的安装与配置、deepseek-r1:1.5b模型下载测试、词嵌入模型安装、Cherry Studio设置以及私有知识库的构建步骤。通过图文并茂的方式，指导用户从零开始搭建本地大模型环境，实现无需联网即可使用大模型的功能，特别适合想要在本地部署大模型的新手学习参考。

本文综述了大模型赋能具身智能的两大核心方向：自主决策（分层决策与端到端决策）和具身学习（模仿学习与强化学习）。文章系统分析了大模型如何增强传统方法，并首次将世界模型纳入具身智能研究框架。同时，文章指出了当前面临的数据稀缺、持续学习、计算效率和仿真到现实差距等挑战，为通用人工智能研究提供了理论指导与实践方向。

包括系统提示词、工具说明、历史对话、检索到的知识、工具返回值。把公司这个比喻放在脑子里，Model 是员工、Harness 是管理层、Tool 是手、Skill 是 SOP、Sub-agent 是外包团队——剩下的词，都能挂到这张图上。每年这两个月，各家大厂都会集中释放大量岗位：既有补录名额，也有核心业务扩招，对应届生来说是冲刺上岸的最后窗口，对在职的朋友而言，同样是全年最值得把握的跳槽时机。更难

本文深入剖析了AI智能体的8层架构，为构建生产级系统提供全面指南。文章指出，智能体AI的突破关键在于系统化架构设计，而非单纯依赖大语言模型。8层架构涵盖了感知输入、表示记忆、世界模型、规划决策、技能执行、编排控制、安全治理及基础设施管理，旨在帮助读者理解并实践如何将AI智能体从原型转化为稳定可靠的生产系统。通过模块化设计、可观测性建设、成本控制及合规性保障，读者可学习如何构建出高效、可扩展且安全的