前言

本地部署大模型，再构建个人知识库，跑自己的文档、数据等，有很多好处。

比如，隐私的财务数据可以借力AI大模型做总结，股票数据实时接入到大模型做数据分析，个人word文档批量读取做总结等。

我提出的方案基于LLM大模型+文档检索方法，具有的优势：

充分释放大模型能力，因为使用的是文档检索，而不是语义向量所以检索会更加高效，大大提升了回复效率；同时对电脑的性能要求直接降到最低，一般电脑也能玩起来了。

你需要做的前期准备

1. 准备一台8G以上内存的电脑，无显卡也问题不大；

2. 再会一点Python安装包的技能，基本就是一条命令：pip install 安装包的名字

总结来说，使用本地大模型（qwen:7b）+ 文档搜索工具（whoosh)，这个方案不花一分钱，一般电脑又能玩。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

整体界面和使用demo如下所示，支持多个文件加载，包括PDF，docx等word文档和txt格式，每个文件最大支持到200M：

实现上面功能的代码，我已经完整放在公众号里，大家下面回复：知识库，即可领取完整代码文件：

这是第一步，通过界面加载不同类型的本地文档和数据，如下读取了：财务数据1.docx：

再次拖动小明收支账本.pdf到界面，加载后自动显示已处理，因为是在本地进行，并且使用了whoosh检索工具，加载速度非常快：

PDF读取在此使用比较常用的PyPDF2，大家只需要pip install PyPDF2安装即可使用，开源免费。

只需要下面几行代码，我们就可以读取PDF内容。

然后再把文档加入到whoose的索引库，代码如下所示，为后续本地检索提供基础文件数据，这就是我们的个人知识库：

等输入「小明收支账本」关键词时，很快就能从本地知识库检索到，如下所示。此处代码使用了模糊查询，所以命中概率会大幅提升：

可以看到命中文件为PDF类型，并且显示查询到的内容：

紧接着会自动调用大模型做文档总结分析，这里使用通义千问大模型，因为它是开源的，关于详细的部署教程，大家可以参考之前教程，链接在这里：自己电脑搭建AI大模型详细教程，支持通义千问、Llama3、接口调用等。

这是搭建个人知识库最有价值的地方，当自动检索出文档后，会自动输到大模型中，然后自动做总结分析，比较方便。同时，利用大模型的总结能力，总结还是比较全面的：

最后总结一下

目前代码支持的功能，包括：

1 支持多种文件：你可以加载 PDF、Word（.docx）、TXT 等格式，文件最大支持到 200M。

2 加载速度快：因为使用的是 Whoosh 检索工具，拖动文件到界面，直接秒处理。

3 大模型辅助分析：比如搜索“小明收支账本”，系统会自动检索相关内容，还能用大模型给出智能总结，堪称你的私人助理。

6.2 系统的持续优化

通过数据反馈、模型微调和算法优化，AI大模型问答系统能够不断进化。这使得系统不仅能够适应新兴问题，还能处理日益复杂的用户需求，为用户提供更加智能的服务。

如何学习AI大模型 ？

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。

倘若大家对大模型抱有兴趣，那么这套大模型学习资料肯定会对你大有助益。

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大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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