这样我们就实现了数据库+大模型相结合的一个AI智能询报价客服助手。可以帮助采购可销售解决大量的客户的询报价需求，提高企业工作效率！

随着国外大语言模型llama3的发布，搭建本地个人免费“人工智能”变得越来越简单，今天博主分享使用Max搭建本地的个人聊天式对话及个人本地知识域的搭建。想要数据持久化就需要将docker的文件挂在到本地的电脑上。默认的用户名：admin密码：MaxKB@123..填写的API域名只能是服务器:ip:11434。选择自己的模型并安装，我这边使用ollama安装。完成之后，也可以将对话的窗口植入到我们

b. 使用mongo命令创建与colletion相同数据量的集合（集合名可以collection_数字的格式），同时使用stats查看获取创建的集合的uri一并写入到execl中形成对应的损坏的集合和创建集合的对应关系；d. 关闭当前windows上面的服务（一定要关闭）再把重命名后的损坏的文件集合复制到windows上的数据data目录中覆盖相同名称的集合。c. 将上一步中形成的对应的关系表，使

MCP 协议 指的是 模型上下文协议 (Model Context Protocol)。以下是关于 MCP 协议的一些关键信息：定义： MCP 是由 Anthropic 提出的一个开放标准，旨在标准化人工智能应用程序（如聊天机器人、IDE 助手或自定义代理）与外部工具、数据源和系统之间的连接方式。你可以将其理解为 AI 集成的 USB 接口。

kali linux 安装dockerzhaomeng@kali:~$ sudo apt-get install docker docker-compose启动dockerservice docker start报错如下zhaomeng@kali:~$ docker search redisCannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run

现在的大模型如雨后的春笋，满地都是，各种新的训练的多模型态大模型带给我们新的认知。做大模型开发需要考虑模型的使用的成本、数据的安全性、模型的能力、数据的时效性等问题。大模型具有时效性的问题，不呢能回答最新的信息，这个是大模型现在的缺点，但是随着技术的发展我们可以本地微调大模型，可以在一定的程度上让大模型在垂直领域拥有大量的数据知识。但是对于大模型的应用开发着来说需要通过使用大模型的能力，按照我们的

SEO 是 Search Engine Optimization 的缩写，中文通常翻译为 搜索引擎优化。简单来说，SEO 是一种通过优化网站内容、结构和其他因素，使其在搜索引擎（如Google、百度等）的搜索结果中获得更高排名，从而增加网站自然流量（非付费流量）的过程和技术。大型模型正在成为SEO领域越来越重要的工具。它们可以帮助网站更高效地创建和优化内容，更深入地理解用户意图，并提升整体的SEO

目前mcp协议是给deepseek大模型插上数据库查寻的的能力，让大模型不仅拥有超高的推理和文本生成能力，还能具备执行大脑意识的工具能力！

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例如自然语言的发展，对数据的需求是非常大的，需要大量的数据作为模型分析的基础，对设计的不同的模型，需要的数据也是不一样的。等等很多国内外的搜索都是基于强大的爬虫支撑的，源源不断的获取互联网公开的数据。一般是我们获取互联网的全部数据，类如我们有一个需求，爬虫需要获取所有的用户提供的网页数据，我们怎么编写这个通用的爬虫呢，一般我们就只需要编写一个爬虫获取页面的源代码并返回就可以了，这个获取网页源代码的