1、Ollama：是一个开源的大型语言模型
(LLM)服务工具，旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。
2、AnythingLLM：是由Mintplex Labs Inc.
开发的一款全栈应用程序，旨在构建一个高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。AnythingLLM支持几乎所有的主流大模型和多种文档类型，能够通过将文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文，从而构建一个专属的AI知识库。
3、Deepseek r1：是由深度求索
（DeepSeek）研发的一款大语言模型，属于幻方量化
旗下的AI公司。DeepSeek-R1在自然语言处理、科学推理和编程任务等方面表现出色。
4、安装( 如果下载不了，可以将文件的链接地址放到迅雷里下载。)：
安装之前一定要查看是否有足够的硬盘空间。
1）下载Ollama
Download Ollama on macOS
简单测试：
当然也可以下载：qwen2.5:7b
常用命令：
ollama list：显示模型列表。ollama show：显示模型的信息ollama pull：拉取模型ollama push：推送模型ollama cp：拷贝一个模型ollama rm：删除一个模型ollama run：运行一个模型2）下载AnythingLLM
https://anythingllm.com/desktop
3）安装
双击OllamaSetup.exe，这个是在windows下安装的.
只要默认安装即可。安装成功后，会弹出一个命令行提示成功。
然后双击AnythingLLMDesktop.exe安装，默认安装即可。
下面是设置：
下载Deepseek r11.5B 作为LLM
有一步要输入email的，可以点下面的按钮，跳过。
输入工作区名称：比如 myworkspace-1
选择deepseekr1:1.5b
点击【设置】扳手图标：
当然也可以安装其它的比如：Qwen
最后安装了二个大模型：
4）提问：
比如：上面是我问的冒泡排序的几种语言的不同实现。
5）设置及训练大模型：
点击【上传】按钮，就可以上传文本（pdf、word、txt）等等格式，只要是文本就可以了。右侧的【设置】按钮，是设置当前工作区的。
这里做个文档，然后上传到工作区中测试下效果：
保存，如果报错：documents failed add，则要进行设置：
ollama pull nomic-embed-text
本地库的相关设置：
聊天模式：改为【查询】。以下是文档中查询的效果：
测试了几次，有的时候本地的查询在转圈出不来，重新新建以后，再次查询才出来以上的效果。