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国产开源工具AingDesk,一键部署本地知识库和300种模型,保障数据私密性。核心内容:1. AingDesk开源工具介绍,满足私密性要求2. 支持本地模型一键安装,无需科学上网3. 搭建完全私密的知识库,无需联网使用
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大家好,我是袋鼠帝,最近分享了不少本地部署的开源LLM应用平台,以及如何利用它们在本地搭建自己的私有知识库、和知识库优化相关内容,反响还不错。
虽然本地知识库+大模型API 也还算安全,但由于RAG的流程是根据问题检索相关内容作为上下文,连同问题一起发送给大模型。所以通过API远程调用大模型,理论上确实是存在数据泄露风险的。
1.开源,免费,无限制;
2.无需额外安装ollama,支持本地模型一键安装(就点一下,等着下载好就ok了),而且不需要科学上网,下载速度飞快~
3.支持联网、知识库的文件上传支持几乎所有格式,没有复杂的配置,但是知识库检索非常准确;
4.工具支持windows、mac一键安装,同时也支持docker部署;
5.搭建好的智能体还可以一键分享给家人、朋友、同事使用。
友情提示:本期工具不用docker部署,下载后一键安装。
我的电脑配置:显卡-8G显存的3060TI,CPU-AMD Ryzen 7 5800X 8-Core 3.80 GHz,内存-32G
知识库检索准确度非常高,但是想要回复的内容更准确,还是得用更强的语言模型,本地有条件最好上QWQ:32b
PS:索引模型还是没变,还是之前配置的本地索引模型:beg-m3:567m
网页访问使用,可以看到检索的知识库相关资料文件名,但无法获取源文件内容。
能看到这里的都是凤毛麟角的存在!
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