搭建本地文档AI模型

在本地搭建文档阅读型AI系统，需结合大模型、向量数据库及文档处理工具。以下是具体方案及步骤，综合多篇实践指南整理而成：

一、核心工具选择

本地大模型部署
推荐模型：通义千问（Qwen）或LLaMA系列，支持中文问答且开源免费。
部署工具：使用 Ollama 或 LM Studio 简化安装：
Ollama：一行命令安装模型（如 ollama run qwen:7b），支持API调用。
LM Studio：图形化界面下载和管理模型，适合非开发者。
向量数据库
Chroma 或 Milvus：存储文档的向量化Embedding，支持快速语义检索。
文档处理与问答系统
Danswer：开源框架，支持连接本地文件、Slack等数据源，提供带引用的问答功能。
Cherry Studio：开源客户端，支持本地知识库检索，对话时可勾选启用。

二、搭建流程

步骤1：部署本地大模型
安装Ollama
下载地址：https://ollama.com/download
执行命令安装模型：
ollama run qwen:7b # 通义千问7B版本（需16G内存）
测试问答：命令行直接提问，验证模型运行正常。
（可选）配置Web界面
使用 LobeChat 提供可视化交互：
docker run -d -p 10084:3210 lobehub/lobe-chat
访问 http://localhost:10084，选择Qwen模型即可使用。
步骤2：文档处理与存储
文档向量化
使用 Sentence-BERT 或 text2vec 生成Embedding，将PDF/Word等文件转换为向量。
示例代码（Python）：

from sentence_transformers import SentenceTransformer 
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
embeddings = model.encode(document_texts) 

存入向量数据库
Chroma本地部署：

import chromadb 
client = chromadb.PersistentClient(path="local_db")
collection = client.create_collection(name="docs") 
collection.add(embeddings=embeddings,  documents=documents)

步骤3：搭建问答系统
使用Danswer集成
克隆仓库并启动服务：
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build
连接本地文件目录，自动索引文档，通过API或Web界面提问。
自定义开发（进阶）
调用Ollama API（端口11434）实现问答逻辑：

import requests 
response = requests.post( 
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={"model": "qwen:7b", "prompt": "文档内容总结..."}
)

三、优化建议

性能调优
低配置电脑选择小模型（如Qwen-1.8B），启用GPU加速（需NVIDIA显卡）。
使用 FAISS 替代Chroma，减少内存占用。
安全与隐私
数据全程本地处理，避免使用需云端鉴权的工具（如腾讯智能工作台）。
敏感文档建议加密存储，搭配 Vault 等密钥管理系统。

四、现成方案推荐

NotebookLM（谷歌开源）
上传TXT/PDF文件后直接提问，支持跨文档关联分析，适合快速搭建。
Obsidian + Copilot插件
基于Markdown笔记系统，通过插件实现本地知识库问答。
通过上述方案，可在普通PC上搭建完整的文档阅读AI系统，兼具数据安全与定制灵活性。如需进一步简化流程，可直接使用Danswer或NotebookLM等集成工具。