最近已有不少大厂开启春招宣讲了。
节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。
针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。
总结链接如下：
《大模型面试宝典》(2025版) 正式发布
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在当今信息爆炸的时代，个人知识管理变得尤为重要。通过本地化部署 官网最新版的telegram下载的地方是什么 模型，并结合 AnythingLLM，我们可以快速构建属于自己的 AI 驱动知识库，实现高效的信息管理和智能化的知识检索。
本地化部署知识库保障我们个人资料不被外泄，结合大模型打造我们专属AI问答系统。
注: 本文软件部署环境为Windows 10 以上，无复杂配置。
Ollama 是一个本地大模型运行框架，支持一键下载和部署 Llama、Mistral、官网最新版的telegram下载的地方是什么 等模型，简单高效，适用于 Mac、Linux 和 Windows，开发者只需运行 ollama run model_name 即可调用模型，无需复杂配置。
打开Ollama官网：
https://ollama.com
点击Download按钮：
选择你的电脑操作系统平台进行下载：
等下载完成后，进行安装：
安装完成后，打开cmd控制台，输入ollama，出下如下图中文版的最新的telegram下载的地址在哪呢提示，即表明Ollama安装成功：
配置模型文件存放路径，我们在系统属性中配置大模型下载存放的环境变量，如下图：
安装官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1
在Ollama官网，我们搜索官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1，根据自己电脑的硬件配置，选择合适的模型：
最新的官方telegram的下载网站
在模型页面选择合适的模型参数，复制安装命令：
最新中文版的telegram的下载的入口在哪呢
无GPU电脑硬件要求：
telegram官网的最新版下载网址
有GPU电脑硬件要求：
打开cmd控制台界面，输入模型安装命令，我这里安装的是1.5b参数的模型，执行命令：ollama run 官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1:1.5b，等待模型安装完成后，输入"你是？"：
到此我们完成官网最新版的telegram下载的地方是什么-r1模型的本地化部署。
AnythingLLM 是一个开源的本地知识库助手，可以让你轻松构建私有化的 AI 知识库，支持 PDF、TXT、Markdown 等多种文件格式，结合 Llama、GPT-4 等大模型进行智能问答。它提供 Web 界面，易于管理和调用，适合个人和企业打造专属 AI 助手。
打开AnythingLLM官网：
https://anythingllm.com
单击Download for desktop按钮：
选择自己的操作系统平台，进行下载：
下载完成后我们进行安装：
安装过程中AnythingLLM会自动安装调用Ollama的库函数：
安装完成后，打开AnythingLLM，点击Get started按钮：
在 LLM Preference界面中选择Ollama，如下图：
上图中，点击右侧箭头进行下一步，此页面显示Data Handling & Privacy，无需进行操作，进入下一步：
官方最新中文版telegram的下载网址
在这个界面输入你的邮箱等信息后，进入下一个页面：
在这个页面填入你的工作区名称，点击下一步：
到这里已进入程序主界面：
测试建立个人知识库
本次测试使用如下内容(智能手表使用说明书.docx)：
选择我们建立的Test工作区，上传此文档：
上传文档并准备移入工作区，如下图：
把文档移动到工作区，并点击Save and Embed，等系统处理完成：
Embed解释：
文档 Embed = 把文本变成向量 + 存入数据库 + 进行相似搜索。它是 AI 知识库、搜索推荐、智能问答的核心技术，让 AI 理解文本语义，而不只是匹配关键词。
返回主页面，我们询问一下AnythingLLM关于文档中“智能手表的注意事项”：
我们先看下文档中智能手表的注意事项：
大模型结合上下文给我们反馈的智能手表注意事项：
综上，我们可以看到大模型的回答基本上引用了文档的内容。
系统自带的Embedding Model可能在长上下文中支持不好，我们可以使用nomic-embed-text模型对文档进行 Embed，操作如下：
在Ollama官网搜索nomic-embed-text模型，并复制安装命令，如下图：
打开cmd控制台，输入安装命令，等待安装完成，如下图：
在AnythingLLM首页中，点击设置进入设置界面，对系统做如下设置，即可切换文档 Embed模型：
