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本地 RAG 实战：用 EasySearch + Ollama SDK 半小时搭建检索增强问答系统
这篇文章介绍了一种基于两台服务器的离线RAG（检索增强生成）系统实现方案，通过本地大模型和向量检索技术构建私有知识问答系统。系统采用Ollama运行本地大模型（nomic-embed-text和deepseek-r1:7b），EasySearch作为向量数据库，仅需Python基础库即可部署。 文章详细解析了系统架构、环境配置和代码实现，重点包括： 向量索引创建（使用Elastiknn插件） 文本向量化处理 本地大模型集成 检索增强的问答流程 该方案特别适合需要保护数据隐私、控制成本或必须离线运行的场景，开
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- caimouse
- 在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。
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- 翱翔天地
- 技术在于专注！主要从事前端开发，熟悉vue、jQuery、uniapp等，有微信公众号和微信小程序开发经验，熟练使用echarts、highcharts、帆软报表；了解Java、python和mysql
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- 王知无(import_bigdata)
- 微信搜：import_bigdata GitHub搜：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData
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