可根据自己的需求，修改ollama的环境变量，一般本地部署修改OLLAMA_HOST和OLLAMA_MODELS即可OLLAMA_HOST：Ollama 监听的网络接口，设置OLLAMA_HOST = 0.0.0.0，可以让 Ollama 监听所有可用的网络接口，从而允许外部网络访问：0.0.0.0:11434，否则在RagFlow中，模型url无法使用本地IP进行注册。OLLAMA_MODELS

大语言模型（LLM）能够执行各种自然语言任务，例如文本生成、语言翻译、文本摘要、问答等。然而，使用 LLM 的一个显著局限是 LLM 幻觉。

我们按照下图的数据介绍组件。ragflow的的官方文档相对来说还是比较欠缺的，特别是用户交互这块。ragflow的ui使用成本相对比较高，组件不知道返回什么，只能根据示例或意图推断使用ragflow建议是有技术底子的英文文档的描述习惯和中文还是有很大的差别的说实话，用着有点崩溃，哈哈。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

深度求索（DeepSeek）是一家中国的人工智慧（AI）公司，成立于 2023 年，目标是打造「通用人工智慧」（AGI）。DeepSeek 专注于研发最先进的AI 技术，特别是「自然语言处理」（NLP）和「深度学习」，AI技术可以让机器理解人类语言、生成文字、进行对话，甚至解决更复杂的问题，像是聊天机器人、文本生成、语文翻译、整理资料……2024年12月26日，DeepSeek-V3正式发布且直接

在 AI 领域，推理（Inference）和训练（Training）是 AI 模型生命周期中的两个核心阶段，训练时，模型借大量数据与算法学习规律，此过程计算资源消耗巨大且耗时漫长，旨在构建精准模型。而推理则是利用已训练好的模型对新数据进行快速判断与处理，资源需求相对较少，二者差异显著却相辅相成。大家平时听到 AI 训练比较多，对于推理相对陌生，本文主要介绍模型推理的运行原理以及与训练的差异，让读者

各位医生小伙伴们，是不是感觉每天都在和时间赛跑？患者的问题像雪花一样飘来，自己却像个忙碌的小蜜蜂，根本停不下来？别担心，DeepSeek 来啦！这可是一个超厉害的 AI 工具，2025 年一露面，就凭着它的超强推理和实时动态分析能力，在医疗圈里火了一把。不过呢，很多医生朋友好像还没发现它的 “超能力”，只是拿它当个普通的问答小帮手。其实呀，DeepSeek 可以在临床决策、科研探索、患者管理这些地

使用 LangChain 封装的模型实例通过 get_model_instance_by_model_user_id、embed_query、invoke 以及 stream 等方法，实现 LLM 整体调用，无缝对接大语言模型推理服务。构造上下文和消息列表利用 HumanMessage、SystemMessage 等消息类型将系统提示、历史对话、用户输入等进行整合，作为调用 LLM 的输入。调用向

DeepSeek 凭借超凡的沟通和推理能力，成功吸引了大家对知识库的兴趣，仿佛为知识库的神秘面纱揭开了小小一角。构建本地知识库。但有时候如果不涉及私密的话在上网的同时直接打造云上知识库会更加方便。

利用DeepSeek怎么打造自己的知识库，让DeepSeek成为个人或公司的专属AI助手。在信息爆炸时代，真正的竞争力不在于掌握多少数据，而在于如何让AI将碎片化知识转化为可执行的智慧。以下是通过DeepSeek构建专属知识库的详细步骤。

当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能。不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。与此同时，离散扩散大语言模型（dLLM）成为有潜力的语言建模的非自回归替代。不像以因果方式逐 token