发帖
雷达卡
前言
本章节主要介绍如何利用本地部署的一个轻量级大模型，搭建属于自己的个人知识库，从而体验大模型在知识存储与检索方面的能力。通过这种方式，用户可以在不依赖云端服务的情况下，初步感受大模型的运行逻辑和应用潜力。
配置Ollama模型目录
在从官网下载并安装Ollama（欧拉玛）这一大模型管理工具后，首要任务是配置模型的存储路径。虽然系统默认会设定一个安装目录，但用户也可以根据需要自定义存放位置，以便更好地管理本地资源。
下载大模型
可以通过图形界面直接选择所需模型进行下载，也可以采用命令行方式操作。推荐先访问Ollama官网，在模型库中查找目标模型，并选定合适的版本。
找到对应模型后，复制其提供的安装命令，然后在终端执行该命令即可开始下载与部署过程。
例如搜索“bge-m3”模型，这是一个常用于文本嵌入处理的模型，适用于构建本地知识库，无需额外配置即可使用。
无论是手动输入命令，还是通过下拉菜单选择模型，完成模型下载后，下一步就是着手建立专属的知识库系统。
Cherry AI 大模型管理平台
除了Ollama之外，还可以使用Cherry AI这一集成化的大模型管理平台。该平台支持接入多个主流AI平台的模型服务，既可通过API连接远程模型，也能导入并读取本地已配置的大模型文件，实现灵活调度。
使用API方式接入模型
本次演示选择通过“硅基流动”的API接口来导入模型服务。这种方式使得用户能够借助外部高性能模型进行推理查询，同时保留本地系统的便捷性。当然，其他流行的模型服务如DeepSeek、通义千问、豆包等也同样支持接入。
创建知识库
进入平台的知识库管理模块后，可以新建一个知识库项目。以下以旅游景点相关信息为例进行说明。
首先选择一个具体的主题方向，比如国内著名景点资料整理。
随后将准备好的文档内容上传至知识库中，支持多种格式文件的批量添加。
完成文档导入后，在后续的问答交互过程中，系统将自动关联该知识库，并优先调用其中的信息进行响应。
使用效果说明
在实际提问时，模型会优先检索知识库中的内容并据此生成回答。由于当前选用的是体积较小的本地模型，因此在回答质量、语言流畅度和逻辑完整性方面存在一定局限性，整体表现不如大型云端模型。
总结
本文重点展示了一种基于本地小模型搭建个人知识库的方法，旨在提供一种轻量化、可实践的大模型体验路径。尽管这类小型模型在能力上远不及大规模商用模型，但其优势在于隐私可控、部署简单，适合用于学习探索或初步测试，也可作为微调训练的基础环境。
京公网安备 11010802022788号
