基于WINDOWS通过Ollama+WebUI搭建轻量级大模型本地知识库

第一步，部署Ollama

我们先进入Ollama的官网，下载对应操作系统的安装包。下载完成后，直接安装即可，没有任何选项。

https://ollama.com

拉取大模型

在Ollama的官网上可以进入Models页面中查看可以下载的模型，其中Meta的Llama2 7b版本需要大概8GB内存就可以跑起来。如果你条件足够，可以跑13b和70b版本，分别对应16GB和64GB内存。除了Meta的Llama模型，你也可以下载其它的模型。

打开终端CMD，键入如下代码，即可自动下载模型。

ollama run llama2

等待下载完成后，你就可以直接在终端中与大模型进行对话了。怎么样，如此简单你就拥有了一个属于你自己私人的chatAI。

但是不是觉得终端里运行对话不那么好看，你希望在chatGPT那样的网页上进行对话。没问题，让open WebUI来帮你解决问题。

第二步，部署webUI

Open WebUI是一个可扩展的、功能丰富的、用户友好的自托管网页用户界面，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行程序，包括与Ollama和openAI兼容的API。

因为是基于WINDOWS部署，所以要安装Docker Desktop，我们去Docker官网，下载Docker Desktop的安装包，并进行安装。

安装完成后，等待程序加载完成，即可进入Docker。如果你是首次使用，则Containers中是没有任何项目的。

安装open WebUI

刚才已经装完ollama以及成功安装并运行模型后。在终端中运行以下代码，即可开始安装WebUI。

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

services:
  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - /D/docker/open-webui/data:/app/backend/data
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
    restart: always
    networks:
      - openwebuinet

  tika:
    image: apache/tika:latest-full
    restart: on-failure
    #ports:
     # - "9998:9998"
    networks:
      - openwebuinet

networks:
  openwebuinet:
    driver: bridge

等待下载和安装完成后，进入Docker Desktop中，即可看见安装成功的WebUI项目。

此时，进入任意浏览器中，在地址栏中输入：http://localhost:3000 即可访问WebUI。第一次登录请点击注册。

选择模型llama2，即可在对话框中输入文字，开始对话。界面是不是很熟悉，很像chatGPT，用着顺手多了。

你还可以在线添加其它的语言模型，点击左侧模型文件，选择创建模型文件，如下图：

如果本地没有模型，那么会在线下载。

open WebUI还有很多其它功能，比如它本身自带RAG。可以在对话框中输入“#”，然后跟上网址，即可访问网页的实施信息，并进行内容生成。

还可以上传文档，基于文本进行更深层次的知识交互。如果你对知识库的要求不高，做到这一点以后，基本能满足大多数个人的需求了。

本地知识库是通过#号，选择对应的文档进行总结分析，比较简单：