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还是继续致力于实践可以保护数据隐私的本地化LLM部署。 这次用的是Llama 2 + GPT4All + Chroma实现RAG。
【概念】
基于LangChain模板的各个部分的作用: Llama2-》语言模型管理GPT4ALL-》embeddingChroma-》文件内容的向量存储,作为内部知识库,不需要网络就可以…【背景】
还是继续致力于实践可以保护数据隐私的本地化LLM部署。 这次用的是Llama 2 + GPT4All + Chroma实现RAG。
【概念】
基于LangChain模板的各个部分的作用:
Llama2-》语言模型管理GPT4ALL-》embeddingChroma-》文件内容的向量存储,作为内部知识库,不需要网络就可以存储。【环境构建】
安装Ollama 在Linux或Windows的WSL下,使用命令:curl https://ollama.ai/install.sh | sh利用Ollama下载一款LLM模型 比如,下载一个llama2 7b chat模型:ollama pull llama2:7b-chat安装LangChain命令行工具CLI:pip install -U langchain-cli