今天给大家推荐一个 “懒人神器”——AnythingLLM。有了它，把电脑里的文档（不管是 PDF、Word，还是代码文件）变成能聊天的知识库，就像把文件拖进文件夹一样轻松！
（鉴于很多朋友无法下载ollama以及AnythingLLM，这里给大家整理好了安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）
DeepSeek 教程
打开链接后，能看到针对 MacOs、Windows、Linux 不同系统的下载选项，根据自己的电脑系统选择对应的安装包。
- 确保 ollama 处于开启状态，然后在 AnythingLLM 中搜索 ollama。
- 在 “LLM Preference” 设置里，会看到很多 LLM 提供商选项，这里选择 “Ollama”，它能让你在自己的电脑上本地运行 LLM 模型。
- 选择模型：在众多推荐模型里，我们选择 deepseek 模型。这里有个关键参数 “MAX Token（最大令牌数）” 需要重点关注。它主要用于控制语言模型处理文本时的输入和输出长度限制。语言模型单次处理文本的长度受硬件和算法制约，MAX Token 决定了模型单次请求能处理的输入 + 输出的 Token 总数上限，超出这个值可能会导致文本截断或报错。要注意，Token 和单词、汉字不是严格对等的，英文里 1 Token 约等于 4 个字符，中文里 1 个汉字约等于 2 – 3 个 Token 。在问答或生成内容的场景中，这个参数直接影响 AI 生成回答的最大长度。比如设置为 512，回答内容大概会被限制在 512 个 Token（约 380 个汉字或 700 个英文单词）。我们选择 deepseek – r1:7b 模型，并将 Max Tokens 设置为 4096，然后点击下一步。
- 填写自己的邮箱（可选择跳过），接着填写工作区名称，比如 “InvestGroup”。之后还能在设置里把软件语言设置为中文，操作起来更方便。
设置好后，就可以往工作区上传文档了。在 AnythingLLM 界面里，点击 “Click to upload or drag and drop” 区域，支持上传文本文件、csv 文件、电子表格、音频文件等多种格式，还能提交网页链接抓取网页内容。上传完成后点击 “Save and Embed”，等待文档处理完成，大文件可能需要一些时间，耐心等待即可。
文档上传完成后，就可以开始提问测试了。比如问 “介绍一下你自己”，deepseek 会根据自身设定进行回答。要是问 “什么是机会成本思维”，它会结合上传文档里的相关内容，详细介绍 机会成本思维 的概念、基本组成等。从测试结果来看，deepseek 能很好地理解文档中的内容，给出准确有用的回答。
其实，AnythingLLM 还有不少实用功能，像代码托管、接入官方 API 等，由于篇幅有限，这里就不详细介绍了，大家可以自行探索。另外，本地部署的 AI 回答精准度会受到硬件性能的影响。如果是轻量级部署，可以参考 RTX 3060 (12GB)+32GB DDR4+1TB SSD 的配置，能支持 7B 参数模型实时推理；企业级应用的话，A100 80GB*4+NVLink+Optane 持久内存的方案，可以满足千亿级 Token 知识库的毫秒级响应需求。
赶紧动手试试用 AnythingLLM 搭建个人 AI 知识库吧，让工作和学习效率直线飙升！
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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