Buy Me a Coffee

GraphRAG+Ollama+LM Studio+Chainlit：打造你的AI知識寶庫

哈囉，各位AI玩家們！今天我們要來一場刺激的冒險，目的地是——打造你專屬的AI知識寶庫！我們的主角是四位厲害的AI工具：GraphRAG、Ollama、LM Studio和Chainlit。這四位superhero聯手，絕對能讓你的AI專案發光發熱！

冒險開始！先來認識我們的超級英雄們

  1. GraphRAG：這位是我們的知識管理大師，擅長將複雜的資訊組織成易於理解和檢索的圖形結構。
  2. Ollama：本地模型運行專家，讓你在自己的電腦上運行各種強大的AI模型。
  3. LM Studio：模型訓練和優化高手，幫你把模型調教得更聰明。
  4. Chainlit：UI介面設計達人，讓你的AI應用看起來帥氣又好用。

準備好了嗎？繫好安全帶，我們出發啦！

第一站：安裝與配置

首先，我們需要把這些超級英雄請到我們的電腦上。別擔心，這個過程比你想像的簡單多了！

  1. 安裝Ollama：

    # 下載並運行Ollama
curl https://ollama.ai/install.sh | sh

  2. 安裝GraphRAG：

    pip install graphrag

  3. 安裝LM Studio：前往LM Studio官網下載適合你系統的安裝包。

  4. 安裝Chainlit：

    pip install chainlit

搞定！現在我們的超級英雄團隊已經準備就緒，可以大展身手了！

第二站：GraphRAG的魔法世界

GraphRAG是我們的知識管理大師，它能將零散的資訊組織成一個知識圖譜。想像一下，如果你的大腦是一個圖書館，GraphRAG就是那個超級厲害的圖書管理員，能在瞬間找到你需要的任何資訊。

讓我們來看看如何使用GraphRAG：

  1. 初始化GraphRAG：

    from graphrag import GraphRAG

graph_rag = GraphRAG(root_dir="./ragpdf")

  2. 添加文檔：

    python -m graphrag.index --init --root ./ragpdf
python -m graphrag.index --root ./ragpdf

  3. 查詢資訊：

    results = graph_rag.query("AI的未來發展趨勢是什麼？")
print(results)

哇！就這麼簡單，我們已經有了一個強大的知識管理系統。GraphRAG不僅僅是存儲信息，它還能理解文檔之間的關聯，讓你的AI回答更加全面和準確。

第三站：Ollama的本地模型樂園

接下來，讓我們來玩玩Ollama。有了它，你就可以在自己的電腦上運行各種厲害的AI模型，不用擔心隱私問題，也不用花大錢租用雲服務器。

  1. 下載模型：

    ollama run gemma2:9b

  2. 配置本地模型：

    encoding_model: cl100k_base
skip_workflows: []
llm:
  api_key: ollama
  type: openai_chat
  model: gemma2:latest
  model_supports_json: true
  api_base: http://localhost:11434/v1

embeddings:
  async_mode: threaded
  llm:
    api_key: lm-studio
    type: openai_embedding
    model: nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5-GGUF/nomic-embed-text-v1.5.Q5_K_M.gguf
    api_base: http://localhost:1234/v1

看！你現在擁有了一個強大的本地AI助手。無論是寫代碼、解釋概念還是創作故事，它都能幫上大忙。

第四站：LM Studio的模型訓練營

LM Studio是我們的模型訓練和優化專家。有了它，你可以根據自己的需求來微調模型，讓AI變得更聰明、更專業。

  1. 準備訓練數據：將你的專業文檔、問答對等整理成適合的格式。

  2. 使用LM Studio進行微調：

    • 打開LM Studio
    • 選擇基礎模型（如GPT-3）
    • 上傳你的訓練數據
    • 設置訓練參數（學習率、訓練輪次等）
    • 開始訓練！

  3. 導出模型：訓練完成後，將模型導出為ONNX格式，這樣就可以在各種環境中使用了。

有了LM Studio，你的AI助手就能成為各個領域的專家了！無論是醫療診斷、法律諮詢還是科技前沿，它都能給出專業的見解。

第五站：Chainlit的UI魔法工坊

最後，讓我們用Chainlit來給我們的AI助手穿上漂亮的衣服！Chainlit能讓你快速創建一個美觀的web界面，讓使用者更容易與你的AI互動。

這裡有一個簡單的Chainlit應用示例：

import chainlit as cl
from your_ai_module import process_query  # 假設這是你的AI處理函數

@cl.on_message
async def main(message: str):
    # 處理用戶輸入
    response = process_query(message)
    
    # 發送回覆
    await cl.Message(content=response).send()

if __name__ == "__main__":
    cl.run()

運行這個腳本，你就會得到一個簡潔漂亮的聊天界面。用戶可以輸入問題，你的AI助手會即時回答。超級酷，對吧？

終點站：整合所有超能力

現在，讓我們把所有的超級英雄們組合在一起，打造一個無敵的AI知識管理系統：

  1. 使用GraphRAG構建和管理知識庫
  2. 用Ollama在本地運行大型語言模型
  3. 利用LM Studio優化模型，使其更符合你的需求
  4. 最後用Chainlit創建一個友好的用戶界面

這樣，你就擁有了一個強大、私密且易用的AI知識助手。它可以幫你管理大量信息，回答複雜問題，甚至可以根據你的專業領域給出專業建議。

結語：你的AI冒險才剛剛開始！

好啦，我們的冒險之旅暫時告一段落。但請記住，這只是開始！隨著你對這些工具越來越熟悉，你會發現更多有趣的玩法。也許下一個改變世界的AI應用，就是由你來創造的呢！

最後，給大家一個小建議：在AI的世界裡，最重要的不是工具，而是創意和想象力。所以，大膽實驗，勇於嘗試新的組合，你一定能創造出驚艷世界的作品！

那麼，各位AI冒險家們，準備好開始你們自己的旅程了嗎？祝

參考網站連結

透過這些資源，您可以深入了解每個工具的詳細資訊和使用方式，讓您的AI知識寶庫更加完整和強大。