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利用DeepSeek与AnythingLLM搭建本地个人知识库指南,建议人手一份!!

今天要介绍的是如何利用DeepSeek来搭建本地个人知识库。这一过程始于安装AnythingLLM——一款强大的工具,它赋予用户能力,利用先进的大型语言模型打造专属的智能知识库及聊天系统。想象一下,教师能轻松转化教学素材、课件为知识宝库,为学生提供定制化的学习辅导与即时答疑;学生则可在探索知识的旅途中,随时向这一智能系统提出疑问,迅速获得详尽解答与指引。

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#人工智能#语言模型
零基础入门AI:一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

Ollama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46k star。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。

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#人工智能#开源#语言模型
【AI大模型部署】DeepSeek-R1 + RooCline:极佳的强化学习AI编码代理!对标o1、蒸馏小模型本地部署

Deepseek R1正式发布。不是之前的Light版本,而是完整的R1。性能与o1相当,还采用MIT开源协议,可以商用。现在能在Deepseek chat平台用,也提供API。

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#人工智能#语言模型
Unsloth:仅需7GB显存就能训练自己的DeepSeek-R1!

随着 LLM 应用的广泛普及,如何提高模型的推理效率并降低资源消耗成为了技术发展中的一大挑战。Unsloth 通过引入多个强化学习(RL)算法和最新的量化技术,显著提高了 LLM 在推理和微调过程中的性能,并大幅降低了显存消耗。

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#算法#人工智能#深度学习 +1
DeepSeek 使用技巧,强烈建议收藏!普通人逆袭就靠它了!

DeepSeek 是一款非常强大的 AI 聊天工具,它可以帮助你快速解决问题,提高工作效率。如果你还没有使用过 DeepSeek,那么赶快去试试吧!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握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间

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#人工智能#语言模型
DeepSeek接入个人知识库,一般电脑也能飞速跑,确实可以封神了!

本地搭建个人知识库方案基于 Whoosh(本地查询极速)和 DeepSeek-r1:1.5b(回答迅速效果好),实现轻量、极速、免费。具体以下三点:1)轻量高效:基于 Whoosh 实现毫秒级关键词查询,无需向量数据库,适合本地运行。2)极速响应:结合 DeepSeek-r1:1.5b 大模型,实现秒级 AI 回复,兼顾速度与效果。3)免费开源:所有工具均为开源软件,无需额外费用,适合个人和企业本

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#人工智能#语言模型
DeepSeek本地部署最简教程——搭建个人AI知识库

当然,AnythingLLM还具备其他功能,如代码托管和官方API的接入等,受篇幅所限,本文不再展开论述,各位可自行探索。需要注意的是,本地部署的AI回答精准度仍然受到硬件性能的制约。建议开发者参考以下硬件选型策略,轻量级部署:RTX 3060(12GB)+32GB DDR4+1TB SSD(支持7B参数模型实时推理);企业级方案:A100 80GB*4+NVLink+Optane持久内存(满足千

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#人工智能#语言模型
DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下,增强LLM解决复杂问题的能力上,取得了重要进展。

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#架构#人工智能#语言模型
利用DeepSeek-R1构建简单的本地知识库,全程干货,小白也能轻松掌握!!

我们通过搭建本地模型,配合Embedder和向量数据库,可以直接构建一个隐私性更好,实时性更高的个人知识库DAG。工作中除了需要知识库,更需要BPA,即业务自动化,利用LLM模型来提高自动化水平,这种系统更实用,下一步的目标是逐步构建BPA系统,希望大家能持续关注。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

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#人工智能#语言模型#RAG
构建企业私有RAG大模型: (可商用)DeepSeek-V3开源部署,真的强吗?

本章将聚焦当前备受瞩目的开源模型 DeepSeek-V3。作为一款自称超越所有开源模型,甚至在部分能力上超过闭源模型的产品,DeepSeek-V3展现了惊人的潜力。不过,从 RAG 系统的实际需求来看,采用 DeepSeek-V3 似乎有些“大材小用”,它更适合应用于数学与代码等需要强推理能力的场景。

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#人工智能#语言模型#RAG
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