支持私有云部署
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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


私有知识库+本地300种模型一键部署,私密性拉满!这个国产开源工具太绝了

发布日期:2025-04-05 06:01:47 浏览次数: 1512 作者:袋鼠帝AI客栈
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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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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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。

而在这几篇文章中,使用的大模型并不是本地部署,都是远程调用大模型厂商的API。然后我发现评论区很多朋友的使用场景对私密性要求很高,希望能全链路(包括大模型)本地部署,整个RAG过程完全在内网,这样才能保证数据安全。

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。

我为什么一直没出:本地知识库+本地大模型的文章呢?
主要是本地部署大模型,并获取大模型API较为繁琐,对小白很不友好。而且还需要科学上网,否则模型下载速度巨慢。
然而这两天无意中发现了一个国产开源工具--AingDesk
它虽然是最近刚开源的一个项目,目前Star只有635,但确实有不少惊艳到我的地方(而且完全能满足大家的需求)。
Github地址:
https://github.com/aingdesk/AingDesk
CNB地址:
https://cnb.cool/aingdesk/AingDesk
优点主要有:

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。

好了,不啰嗦了,我们直接开整!

AingDesk搭建私密知识库

接下来我们将在本地搭建一个完全私密的知识库
知识库、语言模型、索引模型全都用本地的,这次是真的不联网也完全可以用了,再也不用担心数据泄露~

友情提示:本期工具不用docker部署,下载后一键安装。

首先直接去官网下载aingdesk
https://www.aingdesk.com/zh/
如下图,配置要求可以说非常低了。
选择合适的平台进行下载。
接下来就是傻瓜式安装
安装好之后双击打开
点击左下角【本地模型】,有300个模型供你挑选,包含带视觉功能的模型,索引模型,支持工具调用的模型。看中哪款,点击安装就行。
甚至可以一键安装满血版的DeepSeek...(当然,同样支持最强32B模型QWQ)
接下来我们搭建知识库(需要索引模型,语言模型),我的电脑配置不高

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

本地大模型主要还是吃显存,教大家一个选择适合本机模型的方法
模型所需显存大小≈模型大小×1.2
大语言模型,我选择qwen2.5:14b(如下图 大小是9G)
9×1.2=10.8G,所以运行qwen2.5:14b所需的显存大约是10.8G,我的显存大小只有8G,但还是勉强可以跑起来,只不过输出稍微慢一些。
索引模型我选择beg-m3:567m
看这模型下载速度134MB/s,我没有开魔法上网(对国内用户非常友好)
模型已备好,接下来我们开始搭建知识库
创建知识库,嵌入模型选择刚刚下载的beg-m3:567m
上传文件,这里支持几乎所有文件类型(我们先试试公众号文章pdf)
19个pdf文件大约1分半处理完毕
创建智能体(目前相当于一个提示词模板)
保存之后,选择刚刚新建的智能体,进入对话
右下角知识库->选择刚刚创建好的知识库。
经过测试,发现小模型里面还得是qwen蒸馏出来的deepseek-r1模型给力。
回答的没啥毛病,就是不够详细。

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

从下图中可以看出,上传的pdf被解析成markdown格式文件了,解析出来的内容还是挺准确的。
接着,我又测试了一下Excel格式的文件
问答效果也挺不错,Excel也是解析成了markdown格式
试了一下,上传图片到知识库,发现目前图片解析还不太行
它的知识库,我体验下来,创建和使用都非常简单,检索的准确度甚至可以媲美fastgpt了,而且支持几乎所有的文件格式(都是把文件解析成markdown)
本地索引模型 直接上小参数量的beg-m3:567m,检索效果就很好了,瓶颈在语言模型上。本地算力够的朋友推荐直接上QWQ:32b。

配置第三方模型API

以硅基流动为例
点击第三方模型API->硅基流动->配置apikey->保存API
下面会自动搜索出模型。
说实话,用上面的本地8b、14b的小参数语言模型测试,回答效果确实一般
但换成硅基的DeepSeek V3满血版之后,熟悉的感觉又回来了,回答的既准确,又详细。

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


联网搜索

设置->默认搜索引擎,全都是国内搜索,也都是免费调用(对国内用户来说非常友好了)
测试一个问题:搜索今日热点AI资讯
会联网搜索10条内容作为参考
日期25年3月26,正确,而且今天刚好出了Mureka O1音乐大模型,给出的热点也完全没毛病。

一键分享

打开一个对话,点击右上角分享按钮
随便起个名字,选择一个知识库,点击小窗口中的分享
下面会增加一条记录,复制分享链接发给朋友即可。
打开浏览器即可访问使用。
这个分享功能需要本地联网,整个调用过程需要通过AingDesk云服务中转,内网穿透访问到你本地的AingDesk。

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。

最后总结一下:
这个工具可以一键安装几乎所有开源大模型,而且国内下载速度贼快。当知识库和所有模型都在本地的时候,可以完全离线使用私密性拉满。
创建知识库,支持解析几乎所有类型的文件
即便使用小参数量的索引模型,知识库检索准确度也非常高
但由于项目还在初期,UI比较简陋,没有工具插件、和工作流,希望后面越做越好。
这个工具还支持docker部署:
https://docs.aingdesk.com/zh-Hans/Installation/docker
docker部署之后可以对外提供web服务。
补充说明:该工具不会和本地的ollama冲突,如果和ollama同时开启,它还会自动读取ollama中已经安装的本地模型。

能看到这里的都是凤毛麟角的存在!

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