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CS217_Bike-Fixer-KB 一个简单的知识库，为用户提供了修理摩托车的建议。 “ source_code”文件夹包含项目的主要代码，以及“事件”文件和“规则”文件。 这些是运行我们的知识库所必需的知识。 该代码还带有一个简单的UI，以提供更好的体验。 有关更多信息，请阅读“报告”。

在经过对相关需求方的调研，获知了他们在知识管理平台中的基本需求，用户希望通过知识管理平台可以管理他们的知识，同时有可以方便查询和检索，并对知识可以分门别类汇总展示，在查阅过程中还希望可以提供常用的搜索门户网站以方便在查阅的过程中搜索一些理论知识。经过对调研结果进行汇总分析，最终确定了系统要完成的功能包括用户管理、知识库管理、知识库展示和知识库检索等子模块。采用流程图分析的方法对系统中的关键功能进行分析，使用实体关系图分析了系统中使用的关系型数据库，并使用原型图设计了系统中的相关界面。最终选用Java、HTML、CSS等技术对系统进行了实现，选用了基于MVC架构的SpringMVC框架开发了系统，使得前端视图和后端服务可以在一定程度上进行分离，提升了系统开发效率并提升了代码复用性。数据库选用MySQL关系型数据库，在后台代码和数据库的链接操作中选用MyBatis实现。

DeepSeek本地部署教程涵盖了如何在本地环境中安装和配置DeepSeek模型，以及构建知识库和应用。DeepSeek是一个具备强推理能力和多种量化蒸馏模型选择的本地化部署工具，旨在通过开源社区支持和兼容多种开源框架来加速科研进展和提升工作流智能化。教程分为四个主要部分，分别介绍DeepSeek的简单介绍与使用、本地部署步骤、本地知识库搭建方法和实际应用场景。 一、DeepSeek模型简介 DeepSeek R1模型具有强大的本地化推理能力，支持多轮对话并确保用户体验的连贯性和高效性。同时，它提供开源支持和隐私保护机制，能够有效避免敏感信息泄露。此外，DeepSeek支持多种量化模型，包括但不限于8B、32B、70B，直至官方满配版本671B。用户可以根据实际需求和硬件条件选择合适的模型。 二、本地部署步骤 DeepSeek支持在Windows、Linux和mac操作系统上部署。用户需要下载包含所有必要依赖项和配置文件的本地部署包，并进行简单配置以满足软件要求。为了确保数据隐私安全，用户还应设置防火墙，以禁止不必要的网络通信。 三、本地知识库搭建 知识库的搭建是实现DeepSeek本地部署的关键。这包括数据的收集、整理和预处理，以便在本地环境中有效地运行模型。通过构建本地知识库，用户可以实现对数据的快速访问和处理，而不必担心数据安全和隐私问题。 四、实际应用场景 DeepSeek在科研数据分析方面展现出了巨大的潜力，它通过高效的处理和分析复杂数据来加速科研进展。此外，DeepSeek可以集成到自动化工作流中，显著提升流程智能化水平，并支持各种功能，如日常答疑解惑、信息收集和总结、策划分析等。DeepSeek还可以作为外挂大脑使用，在需要时提供即时的智能辅助。 总体来说，DeepSeek的本地部署教程通过详细的步骤和应用案例，为用户提供了在本地环境中部署和使用大型模型的全面指导，使其能够快速开始并扩展他们对知识处理和自动化任务的需求。

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基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip

利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding 提供ModelScope版本和HuggingFace版本. 需要Python>=3.8.1 目前热门的中文embeddding模型都支持, 非常适合用于做企业企业二开

对于企业来说，需要考虑信息安全，企业私有的知识库显然不能利用公域的大模型。那么搭建一套基于本地大模型的个人/企业知识库。Ollama可以帮助你在本地搭建知识库，替代chatgpt

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