本地部署AI知識庫
本地部署AI知識庫是指將AI技術(shù)應(yīng)用于知識庫的管理和查詢，并將整個系統(tǒng)部署在企業(yè)內(nèi)部的服務(wù)器上。其基本原理涉及多個步驟，包括加載文件、讀取文本、文本分割、文本向量化、問句向量化等。
更多小知識
明確需求與規(guī)劃
在本地部署AI知識庫之前，首先需要明確自身的需求。這包括確定知識庫的應(yīng)用場景（如智能客服、企業(yè)知識管理、個人學習等）、所需的數(shù)據(jù)規(guī)模、對響應(yīng)速度的要求以及預算等?；谶@些需求，可以制定一個初步的部署規(guī)劃，包括選擇合適的技術(shù)架構(gòu)、硬件設(shè)備和軟件工具等。
技術(shù)架構(gòu)選型
FastGPT
能力與優(yōu)勢：FastGPT是一個基于LLM大語言模型的知識庫問答系統(tǒng)，提供開箱即用的數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用等能力。它遵循Apache License 2.0開源協(xié)議，可以進行二次開發(fā)和發(fā)布。針對客服問答場景設(shè)計了QA結(jié)構(gòu)，提高在大量數(shù)據(jù)場景中的問答準確性。通過Flow模塊展示了從問題輸入到模型輸出的完整流程，便于調(diào)試和設(shè)計復雜流程。支持GPT、Claude、文心一言等多種LLM模型，未來也將支持自定義的向量模型。
部署過程：
服務(wù)器配置要求：服務(wù)器需要安裝好docker環(huán)境。
安裝Docker和docker-compose：通過命令安裝Docker和docker-compose，并驗證安裝是否成功。
創(chuàng)建共用網(wǎng)絡(luò)：給docker中的容器創(chuàng)建一個共用網(wǎng)絡(luò)，如docker network create my-network。
安裝相關(guān)模型和組件：如安裝m3e矢量模型、one-api等，并配置相應(yīng)的環(huán)境變量。
安裝FastGpt：創(chuàng)建目錄并下載docker-compose.yml和config.json文件，修改其中的環(huán)境變量和配置，然后啟動容器。
初始化Mongo副本集（如果需要）：查看mongo容器是否正常運行，進入容器連接數(shù)據(jù)庫并初始化副本集。
Ollama與Open WebUI
Ollama安裝與大模型下載：從Ollama官方地址下載軟件并安裝，安裝成功后可通過訪問特定鏈接判斷安裝是否成功。使用Ollama運行本地大模型時，可在命令行中輸入命令，如ollama run [model name]，其中[model name]為想運行的本地大模型的名稱。Ollama會自動下載大模型到本地。
Open WebUI安裝與使用：Open WebUI是github上的一個開源項目，需要先安裝Docker，然后根據(jù)官方文檔下載和安裝Open WebUI。安裝完成后，訪問特定網(wǎng)址進行登錄，即可與大模型進行交互。
RAG技術(shù)應(yīng)用：RAG（Retrieval Augmented Generation）技術(shù)可以實現(xiàn)讓模型根據(jù)文檔內(nèi)容來回答問題。它涉及文檔加載、文本分割、存儲、檢索和輸出等步驟。例如，使用LangChAIn提供的文檔加載器加載文檔，文本分割器將文檔切分為指定大小的塊，將切分好的文檔塊進行嵌入轉(zhuǎn)換成向量的形式并存儲到向量數(shù)據(jù)庫，通過檢索算法找到與輸入問題相似的嵌入片，最后將問題和檢索出來的嵌入片一起提交給LLM生成答案。
DeepSeek R1模型
API搭建方式：先下載Cherry Studio軟件并登錄/注冊「硅基流動」，創(chuàng)建或復制API密鑰并配置到Cherry Studio中。在模型廣場首頁找到「硅基流動」和「華為云」合作發(fā)布的DeepSeek R1/V3模型，添加R1模型并測試API是否可以正常訪問。再配置一個向量模型，如BAAI/bge-m3，在Cherry Studio創(chuàng)建知識庫并上傳本地文件進行向量化，最后測試使用。
本地部署方式：從Ollama官方地址下載軟件并安裝，運行需要安裝的DeepSeek R1模型（根據(jù)硬件選擇合適的模型參數(shù)）?？梢杂肅herry Studio作為本地R1模型的UI界面，配置并選擇本地部署的模型進行測試和使用。
數(shù)據(jù)準備與處理
數(shù)據(jù)收集：根據(jù)知識庫的應(yīng)用場景，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以來自企業(yè)內(nèi)部的知識文檔、外部的專業(yè)資料、用戶反饋等。
數(shù)據(jù)清洗與整理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除重復、錯誤或不相關(guān)的信息。然后按照一定的結(jié)構(gòu)和格式對數(shù)據(jù)進行整理，以便后續(xù)的處理和使用。
數(shù)據(jù)向量化：將整理好的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量的形式，這是為了方便在向量數(shù)據(jù)庫中進行存儲和檢索?？梢允褂梦谋厩度肽Ｐ停ㄈ鏐AAI/bge-m3等）來完成這一步驟。
知識庫構(gòu)建與測試
知識庫構(gòu)建：將處理好的數(shù)據(jù)導入到知識庫系統(tǒng)中，構(gòu)建知識庫的結(jié)構(gòu)和索引。知識庫系統(tǒng)可以是自己開發(fā)的，也可以是使用現(xiàn)有的開源或商業(yè)軟件。
功能測試：對知識庫的功能進行測試，包括問答準確性、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性等方面。根據(jù)測試結(jié)果對知識庫進行調(diào)整和優(yōu)化。
持續(xù)優(yōu)化與維護
定期更新數(shù)據(jù)：隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和知識的更新，需要定期向知識庫中添加新的數(shù)據(jù)，并刪除或更新過時或不準確的數(shù)據(jù)。
監(jiān)控與調(diào)優(yōu)：對知識庫的運行狀態(tài)進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。同時，根據(jù)使用情況對系統(tǒng)的性能進行優(yōu)化，如調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢等。
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