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【AI】本地部署可以与文件沟通的GPT:Llama 2 + GPT4All + Chroma

【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-》embedding Chroma-》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

更新时间 2024-06-05