本地部署Llama3并构建私人知识库进行问答_本地部署了llama3 如何让回答的信息结合最新的互联网信息呢

Meta于上个月发布了Llama3大语言模型，其技术文档里提到，Llama3 8B版本的性能相比同规模的开源模型强出不少，而后网友测试显示Llama3 70B的性能甚至不逊于早期版本的GPT4。开源、可本地运行的大语言模型给了我们更多关于LLM使用场景的想象。包括但不限于：

• 在本地与GPT3.5级别的LLM聊天；

• 调用本地模型的api进行文本分析，如情感识别、文本分类；

• 构建私人知识库，进行问答。

在最新的大模型竞技场中（https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard），Llama3 70B的排名在GPT-4-0314之前，Llama3 8B也超越了GPT-3.5-Turbo。

现在，就让我们在本地部署Llama3 8B并构建私人知识库，进行简单试用吧！

我的设备：2021款 Macbook Pro 16G + 1T，处理器为M1 Pro基础款。

其实我更想在本地部署Llama3 70B，但这需要发动钞能力，而我目前只是个社科土博，等后面吧。

1 利用Ollama和Open WebUI使用本地LLM

1.1 基于Ollama本地部署Llama3 8B

Ollama是一个简易的LLM本地部署工具，可直接在Ollama官方网站下载安装。

Ollama官方网址：https://ollama.com/

Ollama的Github仓库：https://github.com/ollama/ollama

Ollama官方提供了许多模型供大家部署，在模型页面，可以找到Llama3，我这里下载的是8B的instruct版本，大小为4.7GB：

在Terminal运行ollama run llama3:70b，等待模型在本地部署完成。模型部署完成后已经可以在终端进行对话了，但过于简陋，我们可以用WebUI装潢一下。

1.2 部署Open WebUI

Open WebUI也是一个Github项目，它对基于Ollama部署的模型，提供了类ChatGPT的UI支持！

Github仓库：https://github.com/open-webui/open-webui

在这里，我们使用Open WebUI官方推荐的Docker安装方式（相见官方文档）：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main   
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安装完成后，在浏览器3000端口可以打开WebUI，注册登陆，网站布局是不是很熟悉？和ChatGPT很像！在设置里，Connections填写Ollama的地址：http://host.docker.internal:11434。

在对话之前，点击顶部的+选择模型。如果使用Ollama安装了多个模型，则都会显示出来。

我们测试几个问题，由于Llama3对中文的支持比较差，我们在提问时，需要加上让它使用中文回答的提示词：

可以发现，它对这个问题的回答，给了我们熟悉的GPT3.5的感觉，本质就是胡说八道！

再问一个：

再来挑战几个弱智吧问题，居然回答得还不错：

如果使用英语提问，并且问题不涉及事实问题，它的回答质量会高很多：

即使在GPT时代，用好英语，仍然非常有必要。

1.3 Llama3 对话体验

就Llama3 8B而言，我感觉使用体验已经很不错了，对话流畅度完全没有问题，配合文本转语音，日常练习口语非常可用！

如果可以在本地部署Llama3 70B的话，使用体验会更上一层楼。我在Groq试用过Llama3 70B，其对于涉及事实问题的回答会好很多：

2 构建私人知识库并进行问答

现在市面上有许多基于RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation，RAG）的工具，方便构建本地知识库，并进行问答。我试用过的有：

Dify：https://github.com/langgenius/dify

ChatOllama：https://github.com/sugarforever/chat-ollama

MaxKB：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

整体而言，使用体验都比较差！！！但作为一种可能的方向，或许在未来有很大的改进效果，这里先以MaxKB试试看。

2.1 部署MaxKB

使用MaxKB官方提供的一键安装命令即可：

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb      # 用户名: admin   # 密码: MaxKB@123..   
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安装完成后，可以在本地的8080端口打开，登陆信息使用默认的就行：

进入后，在设置里，“模型设置”添加Ollama部署的Llama3，信息如下，其中API Key可以随便填：

现在，我们已经完成了简单配置，已经可以使用MaxKB进行问答了（也就是说，MaxKB也可以作为简单的UI使用）：

2.2 搭建私人知识库并进行问答

在这里，我简单构建了两个知识库，一个是我的博客，一个是一个特定主题的10篇论文，按要求提交内容即可：

自动获取的博客内容如下：

导入pdf后，MaxKB需要一段时间进行文档处理：

现在，进行问答试试，先配置一下：

在问题和文档强相关，尤其是直接涉及知识库论文的标题的时候，它是会索引知识库内容的，但回答的结果质量不高：

何为Missing women这个问题，我在博客有直接的内容，但它在回答时并没有引用：

再用中文试一次，效果仍然比较差：

3 总结

最新的Llama3，基础版本在对话方面，已经非常可用，相当于本地有了一个随时可以聊天的助手。

在构建私人知识库进行问答方面，我试的几个工具，目前都还处于不太可用的状态，我调过一些参数，也尝试了使用Markdown文本的知识库，都不OK。

期待早日这类工具能更完善些，或者LLM运营商提供私人知识库服务。

更期待Llama3 70B级别的LLM能在本地便捷地运行起来。

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