前言 最近推出的 DeepSeek R1 异常火爆，我也想趁此机会捣鼓一下，实现 DeepSeek R1 本地化部署并搭建本地知识库问答系统，其中实现的思路如下： 一、准备工作 由于我的显卡显存有点小

AI Agent是一个以大语言模型（LLM）为核心的程序，旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息，并选择使用预设或新建的工具（函数），以迭代运行方式完成任务。

一、前言 模型既然会胡说八道那为啥不让模型在判断一下自己输出的是否正确呢？🤔 于是我产生了一个想法：提供一些条件让模型自己判断自己的推理是否正确✨ 本文以实现一个知识库为例，但是和其他的知识库有区别。

从零开始实现了大模型外接知识库的流程： 中文数据集处理 词向量模型训练 文档向量化 向量数据库存储知识库 本地ChatGLM2-6B大模型部署 简单的知识库应用

胎教级教程：万字长文手把手教你用Coze打造企业级知识库 包含AI Agent概念入门，Coze使用进阶，以及一个详尽的企业知识库打造示例

使用golang 基于 OpenAI Embedding + qdrant 实现k8s本地知识库 流程 将数据集 通过 openai embedding 得到向量+组装payload,存入 qdran

📍前言 在日常生活中，「客服」这个角色几乎贯穿着我们生活的方方面面。比如，淘宝买东西时，需要客服帮你解答疑惑。快递丢失时，需要客服帮忙找回。报名参加培训课程时，需要客服帮忙解答更适合的课程……

本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库。读完本文，你会收获如何使用Ollama在本地部署大模型以及搭建知识库

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