Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库

一、搭建本地知识库业务背景

         数据自主可控

           将关键知识和信息存储在本地服务器上，意味着企业或组织能够完全控制数据的访问权限、存储方式以及备份策略。这避免了将数据托管在第三方云服务上可能带来的数据泄露风险，因为云服务提供商的安全漏洞或不当操作都可能影响数据的安全性。

         减少网络攻击面

          当知识库部署在本地时，它不会直接暴露在互联网上，从而减少了遭受网络攻击的风险。互联网上的恶意流量、钓鱼攻击、DDoS攻击等威胁很难直接作用于内部网络中的知识库系统。即使本地网络通过VPN等方式与外部网络相连，也可以通过严格的访问控制和安全策略来限制外部访问，进一步降低被攻击的风险。

         合规性要求

          在某些行业或地区，由于法律法规的要求，企业或组织可能需要将敏感数据存储在本地，以确保数据的隐私性和合规性。例如，金融行业、医疗行业等对于数据的安全性和隐私性有极高的要求，搭建本地知识库可以更好地满足这些合规性要求。本地存储还便于进行定期的审计和检查，以确保数据的使用和处理符合相关规定和标准。

        快速恢复和容灾能力

         本地知识库可以更容易地实现数据的快速恢复和容灾备份。当发生硬件故障、自然灾害等突发事件时，只要本地存储设备完好无损，就可以迅速恢复数据，减少业务中断的时间。与此同时，本地存储还可以结合异地备份策略，进一步提高数据的可靠性和安全性。

  二、什么是RAG 和LLM又是什么关系

        RAG的定义

         RAG代表检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合检索和生成的自然语言处理模型架构。RAG通过将检索模型和生成模型结合在一起，提高了生成内容的相关性和质量。具体而言，RAG利用检索模型从给定的文档或知识库中检索相关信息，并将其与生成模型结合，以生成更准确、更有价值的输出。这种架构特别适用于需要引用外部信息或特定领域知识的任务，如问答系统、文本摘要和对话系统等。

       LLM的定义

LLM代表大型语言模型（Large Language Model），是一种基于深度学习的人工智能算法，通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模。LLM在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括但不限于文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。

      RAG与LLM的关系

1. 优化与扩展：RAG是对LLM的一种优化和扩展。LLM在面临特定领域或高度专业化的查询时，有时会虚构事实，且当所寻求的信息超出模型训练数据范围或需要最新数据时，可能无法提供准确答案。RAG通过整合检索到的外部数据，不仅提高了生成文本的准确性，还增强了文本的相关性，从而解决了LLM的某些局限性。
2. 协同工作：在RAG架构中，LLM和检索模型协同工作。检索模型负责从大量数据中检索与生成任务相关的信息，而LLM则利用这些信息生成最终的输出。这种结合使得RAG能够在处理复杂任务时表现出更高的准确性和实用性。
3. 应用场景：RAG和LLM在自然语言处理领域各有其独特的功能和应用。RAG特别适用于需要外部知识支持的场景，如问答系统、文本摘要等；而LLM则作为自然语言处理应用的基础模型，为各种任务提供强大的生成能力。在实际应用中，RAG和LLM经常结合使用，以更好地满足各种自然语言处理任务的需求。

三、AnythingLLM和Ollama 集成

      1、安装软件

        1）安装Ollama 及大模型

        2）安装 AnythingLLM,下载地址：https://useanything.com/download

      2、配置AnythingLLM环境

        1)  主界面、设置本地模型、向量转换模型、向量数据库

3、使用默认大模型，咨询你对萝卜快跑了解吗 

4、上传本地数据，再次咨询你对萝卜快跑了解吗

    1）上传本地文件到工作空间

    2）转换成向量数据存储

    3）再次使用大模型问答