前言
本文我们介绍另一种实现方式：利用 Ollama+RagFlow 来实现，其中 Ollama 中使用的模型仍然是Qwen2
我们再来回顾一下 RAG 常见的应用架构
RagFlow的安装和部署
前置条件
CPU >= 4 核RAM >= 16 GBDisk >= 50 GBDocker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1安装
克隆仓库
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：
这一步注意docker 下载的镜像比较大，要留有足够的存储空间，我这边观察下载了约 10 个 G 左右。
服务器启动成功后再次确认服务器状态:
$ docker logs -f ragflow-server
这里注意，安装完成后并不是要进入 下面两个地址
http://127.0.0.1:9380http://172.18.0.6:9380而是要进入：http://localhost:80 先注册账号，是下面这个页面
注册登录
在上图的界面中注册，然后登录就来到下面这个页面了
配置 Ollama 连接大模型
如下图我们先配置模型，点击右上角头像，再点击模型提供商
这里我是想连接我本地已经安装部署好的 Ollama ，通过 Ollama 我安装了 Qwen2 大模型，具体的安装步骤在之前的那篇文章里，有需要的可以移步到那里看。
打开Ollama 后， 我是通过服务器模式启动的大模型
ollama serve当然你也可以选择其他平台和其他模型，需要提供 API key，API key 的获取就去你所选模型的网站，现在有很多模型的 API 是有免费额度的。
接着我们在 RagFlow 中配置模型，注意由于 RagFlow 我是在 docker 中安装的，所以请求本地部署的 Ollama 地址要用 ：http://host.docker.internal:11434
创建知识库
接下来我们就可以创建知识库了
注意这里的文件类型没有 markdown,但我实测 markdown 是可以的。其他的选项，根据你的情况自行设置就好，很简单。
接下来就是上传你的文件了，也比较简单，但我发现上传后文件处理的比较慢，应该是我电脑配置的原因
文件上传并处理完成后，可以通过检索测试看一下文件有没有被正确检索。
至此，如果你上传完成全部的文件，知识库就算创建完毕了。
聊天
接着就到了展示成果的时候了，我们可以根据自己的知识库与模型进行自然语言交互了。
首先注意，在聊天配置中要把 token 设置的大一些，不然回复的内容会很少！我这里把它拉到最大值了。
展示一下成果：
我觉得还算满意。但是由于我笔记本配置一般，也没有显卡支持，所以跑的很慢，真的很慢。但如果部署在有 GPU 的服务器上，企业私有化部署供内部使用，应该会比较快的。
思考
我这里的例子是用个人笔记本电脑上的资料做的个人知识库，对于文档的提问，无论是围绕着摘要总结来做，还是围绕着全文检索，答案看起来还行，也基本能用。但是这是面向个人的或者说面向 C 端 ，如果面向 B 端面向企业单靠向量检索就力不从心了，一来无法对精确信息召回，二来无法与企业内部信息系统集成（大量结构化数据）。所以必须在检索阶段引入多路召回和重排序，保证数据查询的准确度。
企业内部的数据包含各种格式，更复杂的还包含各类图表等，如果在没有理解这些语义的基础之上直接提供 RAG 方案，例如简单的根据文字空白就来切分段落，就会导致语义丢失从而让最终查询的结果也是混乱不堪。
如果解决这个问题呢，除了之前说的多路召回（多跳）和重排序这种方案，目前业界还有其他思路，比如 infiniFlow提出的 Infinity AI原生数据库（https://github.com/infiniflow/infinity）
从上图可以看到，AI原生数据库 不仅涵盖非结构化的内容如文档和图片，也包括结构化的信息系统。对这些信息进行有效整合，并在此基础上实现多路召回机制和最终的融合排序解决方案。
此外，很多AI 产品的上下文现在是越来越长，可能有人会说现在上下文都这么长了，还用得着 RAG 吗？我认为，RAG在知识库问答场景依然是非常必要的。LLM 的长上下文能力，对于 RAG 来说应该是很大的促进。用 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 的一张图做个类比，他把 LLM 比喻为一台计算机的 CPU， 把上下文类比为计算机的内存，那么以向量为代表的数据库，就可以看作是这台计算机的硬盘
显然你不可能买一台只有内存的电脑。内存可以很大，但也意味着很贵，并且短时间内替代不了硬盘的作用。
最后是准确性问题，关于这个问题一般有两个方向的解决思路，一种是从 RAG 下手，比如做 Embedding 模型的微调。一种是从 LLM 下手，做 LLM 微调。虽然两种我都没真正做过，但从研读的资料上得知RAG系统在实时性和成本方面相较于LLM微调具有优势，因此更受青睐。这点跟我的直觉一致。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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