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    <title>Ollama on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in Ollama on 知识铺的博客</description>
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      <title>折腾杂谈：运用Dify&#43;xinference&#43;ollama构建知识库</title>
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      <pubDate>Tue, 29 Oct 2024 07:56:06 +0000</pubDate>
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      <description>为了在本地运行一个带有重排序（Rerank）步骤的知识库问答系统，并确保该系统能在NVIDIA GeForce RTX 3060M这样的GPU上高效运作，我们可以结合使用Dify、xinference以及ollama。以下是部署此系统的步骤概述： 部署概览 不含重排序的简易配置如果不需要利用重排序来提升检</description>
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      <title>运用Dify、Xinference与Ollama构建知识库</title>
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      <pubDate>Tue, 29 Oct 2024 07:55:06 +0000</pubDate>
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      <description>记录下运用Dify + xinference + ollama打造带重排序(Rerank)步骤的知识库问答，更好的是&amp;mdash;-即使在我的3060M上其也能完全本地运行并有不错的效果！3060M本地运行llama3-9B的生成速度参照前文。 git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker docker compose up -d 随后访问本地的http://localhos</description>
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      <title>安装Dify并集成Ollama和Xinference</title>
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      <pubDate>Tue, 29 Oct 2024 07:53:06 +0000</pubDate>
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      <description>liuqianglong.com 本文介绍了通过Docker安装Dify，然后集成Ollama和XInference，并利用Dify快速搭建一个基于知识库问答的应用。 一、Dify简介 Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署生成式AI应用。以下是Dify的主要功能和特点[</description>
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      <title>Linux平台上部署和运行Ollama的全面指南</title>
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      <pubDate>Tue, 29 Oct 2024 07:43:06 +0000</pubDate>
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      <description>Ollama的安装与配置 Ollama提供了一种简单的安装方法，只需在终端中执行以下命令即可完成安装： 1 ollama install 但是，对于那些希望更深入了解和自定义安装的用户，我们也提供了手动安装的步骤。 快速安装 Ollama的安装极为简单，只需在终端中执行以下命令： 1 ollama install 1 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh COPY 此命令将自动下载</description>
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