Ollama+WebUI+AnythingLLM，构建安全可靠的个人/企业知识库_ollama webui

对于企业来说，需要考虑信息安全，企业私有的知识库显然不能利用公域的大模型。那么搭建一套基于本地大模型的个人/企业知识库，是一个很好的解决方案。

1. 搭建本地大模型

安装Ollama

我们先进入Ollama的官网，下载对应操作系统的安装包。下载完成后，直接安装即可，没有任何选项。

https://ollama.com

拉取大模型

在Ollama的官网上可以进入Models页面中查看可以下载的模型，其中Meta的Llama2 7b版本需要大概8GB内存就可以跑起来。如果你条件足够，可以跑13b和70b版本，分别对应16GB和64GB内存。除了Meta的Llama模型，你也可以下载其它的模型。

打开终端，键入如下代码，即可自动下载模型。

ollama run llama2
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等待下载完成后，你就可以直接在终端中与大模型进行对话了。怎么样，如此简单你就拥有了一个属于你自己私人的chatAI。

但是不是觉得终端里运行对话不那么好看，你希望在chatGPT那样的网页上进行对话。没问题，让open WebUI来帮你解决问题。

2. 搭建用户界面

Open WebUI是一个可扩展的、功能丰富的、用户友好的自托管网页用户界面，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行程序，包括与Ollama和openAI兼容的API。

安装Docker

在此之前，需要先安装Docker，它就像一个容器，为每个项目装载了必备的环境和必要条件。

首先我们去Docker官网，下载Docker Desktop的安装包，并进行安装。

安装完成后，等待程序加载完成，即可进入Docker。如果你是首次使用，则Containers中是没有任何项目的。

安装open WebUI

刚才已经装完ollama以及成功安装并运行模型后。在终端中运行以下代码，即可开始安装WebUI。

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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等待下载和安装完成后，进入Docker Desktop中，即可看见安装成功的WebUI项目。

此时，进入任意浏览器中，在地址栏中输入：http://localhost:3000 即可访问WebUI。

首次登录，输入邮箱密码注册，即可登录。

选择模型llama2，即可在对话框中输入文字，开始对话。界面是不是很熟悉，很像chatGPT，用着顺手多了。

open WebUI还有很多其它功能，比如它本身自带RAG。可以在对话框中输入“#”，然后跟上网址，即可访问网页的实施信息，并进行内容生成。

还可以上传文档，基于文本进行更深层次的知识交互。如果你对知识库的要求不高，做到这一点以后，基本能满足大多数个人的需求了。

3. 与知识库相连

如果你对知识库交互有更大的需求，可以安装以下这款应用。

AngthingLLM

https://useanything.com

这是一个可以基于大模型的知识库交互软件，可以应用本地大模型，或调用公域大模型API。知识库也同样可以使用本地的，而且几乎不占用很大的资源。

完成安装后，先会要求配置大模型。这里可以选择Ollama的本地模型，选择Llama2 7b。

然后会让你选择嵌入模式和向量数据库，我们选择默认的即可，或者接入外部API。

配置完成后，再为你的工作空间起个名字，即可进入AnythingLLM中。

在正式使用前，你需要上传你的知识文档，支持多种形式，但图片形式PDF不可读取。

最后，你就可以在对话框中，和你的知识进行对话交流了。

这样，你就拥有了一个本地化的大模型，且能和你自己的知识库交互，信息安全，内容可靠。还等什么，赶紧配置起来吧。

为什么要学AI大模型？

2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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