本文介绍如何通过 Ollama 的 python sdk，实现与 deepseek-r1 模型的多轮对话。

LLM Course 是由 mlabonne 创建的一个开源课程，专注于 大语言模型（LLM） 的全面学习路径。

检索增强生成 (RAG) 是一种 AI 框架，它结合了传统的信息检索系统（如搜索引擎或数据库）与大型语言模型（LLMs）的生成能力。

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这门为期 5 天的在线课程由 Google 的机器学习研究人员和工程师精心打造，旨在帮助开发者探索 AI 代理的基础知识和实际应用。

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基于LLaMA-Factory 进行模型的微调 ,从Hugging Face、Model Scope 下载模型由于本人电脑的配置确实不咋地，现考虑使用云CPU作为训练的替代

本文将为你提供一份零代码、面向实际应用的本地知识库搭建教程，涵盖模型选择、显卡推荐、后端部署工具（如 Ollama、LM Studio）到用户界面的完整链条，特别适配2025年主流的NVIDIA 40/50系列显卡，助你轻松打造专属AI知识助手。

今天这篇文章，我们抛开概念炒作，从技术原理切入剖析，结合典型案例验证，对比核心差异，最后展望落地趋势，用最通俗的语言讲清两个智能体的核心逻辑，帮你明确“什么场景该用什么技术”。

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