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Ollama是一个能在本机运行大语言模型的软件，它提供命令行和API的交互方式，对于需要考虑数据隐私的情景，可以方便的使用Ollama部署大语言模型，并在此基础上开发RAG等应用，而无需调用OpenAI等开放API。Ollama基本上已经建立了比较完善的生态，除了在系统中使用命令行、API等方式交互，Langchain、Dify等开发框架也都支持Ollama，另外，也有非常多GUI客户端可以使用，

今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单，只需从官网（https://ollama.com/download）下载后解压缩，并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3，虽然在运行时占用了大量电脑资源，使得其他应用运行变慢，但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型（https://ollama.com/library）。

利用LangChain的组件，开发者可以为聊天机器人设计不同的模块，如与用户进行日常交流的模块、获取天气信息的模块及进行实时搜索的模块。例如，当用户询问一个涉及多个组件的问题时，如“今天天气怎么样，同时告诉我量子力学是什么”，LangChain的链就可以确保“搜索工具组件”和“维基百科查询组件”协同工作，为用户提供完整的回答。想象一下，一个对编程完全陌生的初学者，正面临着如何与模型进行交互的诸多问

上图 (a)展示了“文本输入，文本输出（text-in, text-out）”模式下语言模型的RE流程，该模型直接从输入文本或通过简单的提示方法产生带有错误的结果。图(b)则展示了AgentRE的RE流程，这是一个包含检索和记忆模块的智能体框架，在多次推理回合中利用各种信息，以实现更精确的RE。首先，AgentRE将大型语言模型（LLM）作为智能体，处理来自不同渠道的数据。借助检索和记忆模块等工具

面试过程多维度评估人岗匹配度，希望更大概率的招到合适的人员，但依然难以避免入职后发现不合适的情况。虽然面试过程是分以上几个环节，但最重要的是行为动机，自驱力强有意愿和兴趣最重要，然后是可以迁移的通用能力，最后才是专业知识和项目经验。每一个面试官都希望选拔出高潜力、值得长期发展和培养的优秀人才，知识和技能可以快速培养，能力可以持续磨练，行为动机无法轻易改变。​。

知识库领域的 LLM 大模型和 Embedding 大模型有区别么？为什么在 RAG 领域，需要单独设置 embedding 大模型？在人工智能领域，大型语言模型（LLM）和嵌入模型（Embedding Model）是自然语言处理（NLP）中的两大关键技术，尤其在知识库构建和信息检索中发挥着重要作用。尽管它们都属于 NLP 范畴，但它们在功能、应用场景和资源需求上存在显著差异。Embedding

复制后 格式化下 填入环境变量即可运行在传统聊天机器人中，对话往往是“无状态”的——每次对话都独立处理，无法记住上下文。本教程将使用LangChain框架，构建一个能够记住对话历史的智能聊天机器人。

在这个项目中，我们将构建一个人工智能聊天机器人，并命名为“Dinnerly——您的健康食谱规划师”。它的目标是借助检索增强生成（RAG）技术，从一个食谱PDF文件中推荐健康的菜肴配方。在深入了解如何实现这一目标之前，让我们快速浏览一下项目中将要使用的关键组件。

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