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什么是 Ollama?Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面,使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式,并且可以与现有的深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow)无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎,专门用于在本地部署和运行大模型。
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截取屏幕,,然后进行图片文字识别,可以复制识别后的文字,可以直接读入图片文件进行识别
《本地RAG知识库搭建指南》详细介绍了使用Ollama+Open WebUI构建本地知识库的全流程。文章涵盖环境配置、Docker部署、模型下载(如BGE-M3和Qwen2:7B)、知识库设置及性能优化技巧,并提供了中文配置建议和常见问题解决方案。通过可视化流程图展示RAG工作流程,帮助用户快速搭建高效安全的本地知识问答系统。该方案支持多种文档格式,适合需要数据隐私的场景,最后还给出生产环境部署建
在windows下使用同步requests,异步aiohttp程序,通过代理访问https网页进行爬虫,一些易错点和实例程序
📝 Open WebUI知识库配置指南摘要 本文详细介绍了Open WebUI(0.6.13版本)知识库的配置流程: 1️⃣ 基础操作:语言切换(中英文)、文档上传(支持PDF/TXT/MD等格式,20MB/文件限制)及知识库创建(需英文命名); 2️⃣ 高级配置:包括语义向量模型绑定(Ollama/HuggingFace)、存储路径修改、分块参数优化(推荐chunk_size=1024)及中英
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关于RAG相关模型,分析以及各种模型类型分析对比
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讲解ollama下载、安装、运行,以及常用本地大模型