基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统_anythingllm c盘

基于Ollama+AnythingLLM快速搭建本地RAG系统

本次使用的操作系统及硬件信息如下：

• 操作系统：windows11 23H2
• CPU: intel i7-12700
• MEM: 16GB
• GPU: NVIDIA GeFor
• ce GTX 1650
• Disk： 512GB SSD
• Python：3.10.0

1. 下载安装Ollama

1.1 安装ollama

下载ollama并安装，傻瓜式安装。

1.2 下载预训练模型

需要下载两种模型：

1. llm模型： gemma:2B

ollama pull gemma:2B
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2. embedding模型： nomic-embed-text

ollama pull nomic-embed-text
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1.3 启动ollama服务

C:\Users\Admin>ollama serve
time=2024-04-21T14:44:06.139+08:00 level=INFO source=images.go:817 msg="total blobs: 24"
time=2024-04-21T14:44:06.150+08:00 level=INFO source=images.go:824 msg="total unused blobs removed: 0"
time=2024-04-21T14:44:06.150+08:00 level=INFO source=routes.go:1143 msg="Listening on 127.0.0.1:11434 (version 0.1.32)"
time=2024-04-21T14:44:06.238+08:00 level=INFO source=payload.go:28 msg="extracting embedded files" dir=C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\ollama3090016095\runners
time=2024-04-21T14:44:06.434+08:00 level=INFO source=payload.go:41 msg="Dynamic LLM libraries [cpu cpu_avx cpu_avx2 cuda_v11.3 rocm_v5.7]"
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执行上述命令会在本地的114343端口启动服务，可以供外部调用。

C:\Users\Admin>netstat -ano | findstr 11434
  TCP    127.0.0.1:11434        0.0.0.0:0              LISTENING       29472

C:\Users\Admin>tasklist | findstr ollama
ollama.exe                   29472 Console                    1     47,432 K
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2. 下载安装AnythingLLM

访问官网下载windows安装包，双击下一步安装即可。

安装后搜索AnythingLLM或在桌面快捷方式打开程序，兼容多种LLM模型。

2.1 开始配置

2.2 LLM Preference配置如下：

• LLM provider: ollama
• Ollama Base URL：http://127.0.0.1:11434
• Chat Model Selection: gemma:2b
• Token context window: 4096

2.3 Embedding Preference

选择ollama并配置如下参数：

• Ollama Base URL：http://127.0.0.1:11434
• Embedding Model Selection: nomic-embed-text:latest
• Token context window: 8192

2.4 Vector Database

向量数据库选择LanceDB。

2.5 Data handing

2.6 welcome to AnythingLLM

填写调查信息。

2.7 创建工作区

3. 知识库创建与测试

3.1 测试文档

测试的两个文档，分别为英文和中文：

1. paul_graham_essay.txt
2. 中华人民共和国民法典.pdf

3.2 上传并做向量化

在上述创建的工作区，上传文档：

选择测试文档并移动到工作区：

保存并进行嵌入向量化处理：

3.3 对话问答测试

prompt 1： What was the author‘s age when in 9th grade?

prompt 2： What did the author do in 9th grade?

prompt 3: 民法典第一条内容是什么？

从chat对话中可以看出基于上传的文档，可以回答简单的问题；对于中文文档推理的效果较差。