一、搭建本地知识库业务背景
数据自主可控
将关键知识和信息存储在本地服务器上，意味着企业或组织能够完全控制数据的访问权限、存储方式以及备份策略。这避免了将数据托管在第三方云服务上可能带来的数据泄露风险，因为云服务提供商的安全漏洞或不当操作都可能影响数据的安全性。
减少网络攻击面
当知识库部署在本地时，它不会直接暴露在互联网上，从而减少了遭受网络攻击的风险。互联网上的恶意流量、钓鱼攻击、DDoS攻击等威胁很难直接作用于内部网络中的知识库系统。即使本地网络通过VPN等方式与外部网络相连，也可以通过严格的访问控制和安全策略来限制外部访问，进一步降低被攻击的风险。
合规性要求
在某些行业或地区，由于法律法规的要求，企业或组织可能需要将敏感数据存储在本地，以确保数据的隐私性和合规性。例如，金融行业、医疗行业等对于数据的安全性和隐私性有极高的要求，搭建本地知识库可以更好地满足这些合规性要求。本地存储还便于进行定期的审计和检查，以确保数据的使用和处理符合相关规定和标准。
快速恢复和容灾能力
本地知识库可以更容易地实现数据的快速恢复和容灾备份。当发生硬件故障、自然灾害等突发事件时，只要本地存储设备完好无损，就可以迅速恢复数据，减少业务中断的时间。与此同时，本地存储还可以结合异地备份策略，进一步提高数据的可靠性和安全性。
二、什么是RAG 和LLM又是什么关系
RAG的定义
RAG代表检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合检索和生成的自然语言处理模型架构。RAG通过将检索模型和生成模型结合在一起，提高了生成内容的相关性和质量。具体而言，RAG利用检索模型从给定的文档或知识库中检索相关信息，并将其与生成模型结合，以生成更准确、更有价值的输出。这种架构特别适用于需要引用外部信息或特定领域知识的任务，如问答系统、文本摘要和对话系统等。
LLM的定义
LLM代表大型语言模型（Large Language Model），是一种基于深度学习的人工智能算法，通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模。LLM在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括但不限于文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。
RAG与LLM的关系
优化与扩展：RAG是对LLM的一种优化和扩展。LLM在面临特定领域或高度专业化的查询时，有时会虚构事实，且当所寻求的信息超出模型训练数据范围或需要最新数据时，可能无法提供准确答案。RAG通过整合检索到的外部数据，不仅提高了生成文本的准确性，还增强了文本的相关性，从而解决了LLM的某些局限性。 协同工作：在RAG架构中，LLM和检索模型协同工作。检索模型负责从大量数据中检索与生成任务相关的信息，而LLM则利用这些信息生成最终的输出。这种结合使得RAG能够在处理复杂任务时表现出更高的准确性和实用性。 应用场景：RAG和LLM在自然语言处理领域各有其独特的功能和应用。RAG特别适用于需要外部知识支持的场景，如问答系统、文本摘要等；而LLM则作为自然语言处理应用的基础模型，为各种任务提供强大的生成能力。在实际应用中，RAG和LLM经常结合使用，以更好地满足各种自然语言处理任务的需求。三、AnythingLLM和Ollama 集成
1、安装软件
1）安装Ollama 及大模型
2）安装 AnythingLLM,下载地址：https://useanything.com/download
2、配置AnythingLLM环境
1) 主界面、设置本地模型、向量转换模型、向量数据库
3、使用默认大模型，咨询你对萝卜快跑了解吗
4、上传本地数据，再次咨询你对萝卜快跑了解吗
1）上传本地文件到工作空间
2）转换成向量数据存储
3）再次使用大模型问答
总结
### 文章总结#### 一、搭建本地知识库业务背景
搭建本地知识库主要出于以下几点考量：
1. **数据自主可控**：企业及组织能够完全管理数据的访问、存储与备份，有效避免第三方云服务可能带来的数据泄露风险。
2. **减少网络攻击面**：知识库不直接暴露在互联网上，降低了受到网络攻击如DDoS、钓鱼攻击等风险，即使连接外部网络，也能通过严格的安全策略控制访问。
3. **合规性要求**：满足特定行业或地区对敏感数据本地存储的法律法规要求，确保数据隐私与合规，同时便于定期审计和检查。
4. **快速恢复和容灾能力**：本地部署便于快速恢复和备份，结合异地存储策略，提高数据可靠性和安全性。
#### 二、解构RAG与LLM的紧密联系
- **RAG定义**：检索增强生成模型，结合检索与生成技术，通过检索外部信息增强生成内容的相关性与质量，适合于问答、文本摘要等领域。
- **LLM定义**：大型语言模型，基于对大量文本数据的学习，擅长自然语言处理的多项任务，如文本生成、分类、翻译等。
- **关系解析**：
- **优化与扩展**：RAG通过融入外部数据源，提升LLM在应对专业化查询或动态信息需求时的准确性与相关性。
- **协同工作**：RAG架构下，LLM与检索模型协作，前者利用后者检索的信息生成精准输出。
- **应用场景互补**：RAG擅长需外部知识支持的场景，LLM则是基础生成模型，二者联合可全面覆盖复杂任务。
#### 三、AnythingLLM与Ollama的集成指南
**安装与配置**：
- 安装Ollama及其包含的大模型。
- 访问特定网址下载安装AnythingLLM。
- 在AnythingLLM主界面中设置本地模型、向量转换模型及数据库，以完成环境搭建。
**使用流程**：
1. **使用默认大模型进行测试**：如询问关于“萝卜快跑”的理解，初试系统响应功能。
2. **上传并整合本地数据**：
- 将包含相关信息的本地文件上传至工作空间。
- 转换文件内容为向量数据并存储，以便后续检索使用。
3. **优化问答效果**：通过上传并整合本地数据后，再次使用大模型进行咨询，期望获得更正确、相关度更高的回答，体现了结合本地数据增强知识库功能的有效性。
总结而言，本文涵盖了从搭建自主可控本地知识库的重要性、RAG与LLM的关系探讨，到实际的技术集成与应用流程，详细展现了如何在保障数据安全与合规性的基础上，通过现代AI技术提高信息处理效率与质量。