一台MacBook搞定大模型知识库运行

▼最近直播超级多，预约保你有收获

今晚直播：《企业知识库业务案例实战》

 —1—

为什么要在 MacBook 上搭建知识库？

最核心最重要的是我们手上的文档资料出于安全要求，不能随便上传到云服务，也就无法实际验证知识库的实际效用。另外对于 IT 同学来说，自己亲手搭建一个完整的方案、能灵活调整和对接各种不同的模型、评测各种模型不同的表现，也是出于对技术的探索本能使然。

使用的 MacBook 配置如下，对大模型经过量化处理（比如：int8）后，可以流畅运行。

 —2—

知识库的架构设计

基于一台 MacBook 搭建部署的架构设计如下图，在这套架构设计中，我们采用了实力排上游、并且对企业和学术都友好的国产开源大模型 ChatGLM3-6B。

并采用了基于 m3e-base 模型的 embedding search RAG 方案。基于这两个模型封装和 ChatGPT 兼容的 API 接口协议；通过引入 One API 接口管理 & 分发系统，形成统一 LLM 接口渠道管理平台规范，并把封装好的接口协议注册进去；搭建与 Dify.ai 齐名开源大模型知识库平台管理系统 FastGPT，实现集私有知识数据源预处理、嵌入检索、大模型对话一体的完整知识库应用流程。

麻雀虽小五脏俱全，最终形成一套既满足商用标准、又能在 MacBook 跑起来的的方案。虽然智能程度和实际需求还有一定差距，但至少我们在不用额外购买显卡或云服务的情况下，以最小成本部署运行、并且能导入实际业务数据（如：设计文档、业务流程文档、项目管理文档、技术分享文档等等）进行实操验证，值得每位工程师都来动手尝试一下。

更详细的架构设计剖析，今晚20点直播详细剖析，请同学点击下方按钮预约直播。

 —3—

知识库的部署设计

基于 MacBook 的部署方案分为四个主要环节、14个具体步骤，只要一步步实操下去，每位 IT 同学都可以在自己的 MacBook 上拥有属于自己的私有大模型知识库系统，步骤清单如下：

部分步骤可以简单地通过 Docker 镜像一键部署完成，但本着对细节一杆子插到底的部署思路，还是采取了纯手工作业的方法。

由于需要动手实际操作，更详细的实操步骤，放在今晚20点直播实操进行，直播精彩看点：

1、大模型知识库核心能力和架构设计剖析

2、基于 ChatGLM3 构建企业级知识库案例和部署

3、知识库部署和运维实战

请同学点击下方按钮预约直播，咱们今晚20点直播见！

—4—

新年领取《AI 大模型技术知识图谱》

我们梳理了下 AI 大模型的知识图谱，包括12项核心技能：大模型内核架构、大模型开发 API、开发框架、向量数据库、AI 编程、AI Agent、缓存、算力、RAG、大模型微调、大模型预训练、LLMOps 等。

为了帮助同学们掌握 AI 大模型开发技能，我们准备了一系列免费直播干货，扫码全部领取！

END