只需三步，本地打造自己的AI个人专属知识库，三步实现本地AI个人专属知识库创建

只需三步，即可在本地打造自己的AI个人专属知识库。搜集个人所需的专业知识、生活常识等，进行整理归纳。利用AI技术对这些知识进行深入学习和理解，形成个性化的知识体系。根据个人需求不断优化和调整知识库，实现知识的智能化管理和应用。这一知识库的建立，将极大提升个人学习效率，实现知识的快速获取和高效利用。

本文旨在指导读者如何部署本地大模型，并构建个人知识库，我们将介绍所需工具、软件及具体步骤。

ollama的安装及大模型下载

2、1 安装ollama

官方下载地址：ollama.com/download，安装成功后，我们可以通过访问特定链接来判断ollama是否安装成功。

2、2 使用ollama运行本地大模型

安装完成后，我们可在命令行运行特定命令来启动本地大模型，这里我们选择llama2大模型作为示例，考虑到机器配置和不同的内存要求，我们选择7b参数的模型。

通过Open WebUI使用大模型

3、1 安装Open WebUI

Open WebUI是github上的一个开源项目，我们参考其官方文档进行下载和安装。

3、2 使用Open WebUI

默认情况下，我们需要在终端中与大模型进行交互，但这种方法过于古老，现在我们可以通过Open WebUI进行交互，访问特定网址进行登录，登陆后，我们即可通过WebUI与本地大模型进行对话。

RAG的概念及技术应用

RAG是一种技术，用于增强大模型的能力，使其能够处理非训练数据，我们将对RAG进行详细介绍，包括其概念、技术应用及工作流程。

本地知识库进阶

若希望对知识库进行更灵活的掌控，我们需要使用额外软件：AnythingLLM，该软件包含所有Open WebUI的能力，并额外支持文本嵌入模型及向量数据库的选择。

虽然对于大多数人来说，由于电脑配置等原因，部署本地大模型并达到良好效果可能较为困难，但这并不妨碍我们了解其中的流程和原理，作者还提供了关于如何学习大模型AI的建议及相关学习资料，帮助读者更好地掌握大模型AI技术。

希望以上内容对您有所帮助！如有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问。