
LlamaIndex 教程: 使用本地LLM构建知识库
在2025年末至2026年初,LlamaIndex已成为构建智能知识库和RAG应用的关键框架。本教程将深入探讨如何利用LlamaIndex与本地大型语言模型(LLM)结合,在不依赖云服务的情况下,构建一个强大且私密的知识库。我们将提供详细的步骤和代码示例,帮助您掌握从数据摄取到查询的整个流程,确保您的数据安全和隐私。
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在2025年末至2026年初,LlamaIndex已成为构建智能知识库和RAG应用的关键框架。本教程将深入探讨如何利用LlamaIndex与本地大型语言模型(LLM)结合,在不依赖云服务的情况下,构建一个强大且私密的知识库。我们将提供详细的步骤和代码示例,帮助您掌握从数据摄取到查询的整个流程,确保您的数据安全和隐私。

您是否希望在本地运行大型语言模型(LLM)以获得更好的隐私、控制和离线能力?Ollama是一个强大的开源工具,它简化了在您的机器上部署和管理LLM的过程。本教程将引导您完成从安装到与本地LLM交互的每个步骤,重点关注2026年的最新实践和模型。无论您是开发者、研究员还是仅仅好奇,本指南都将帮助您轻松地在本地运行LLM。
在2026年,大型语言模型在深度文档分析领域的竞争日益激烈。本文将深入对比Claude Opus 4.6与OpenAI o1,探讨它们在处理复杂文档时的性能、成本和功能,帮助您做出明智选择。
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