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新品发布会方案,seo搜索引擎优化题库,访问不到自己做的网站,网站一直不被百度收录本文详细介绍了如何使用OllamaQwen3模型结合Obsidian构建完全本地化的隐私保护RAG知识库。通过文档向量化存储到ChromaDB#xff0c;实现数据不出门的智能问答系统。作者开发的MyGPT应用能基于本地知识库精准回答个人问题#xff0c;并提供原始文档引用#xff0c;解决了云端…本文详细介绍了如何使用OllamaQwen3模型结合Obsidian构建完全本地化的隐私保护RAG知识库。通过文档向量化存储到ChromaDB实现数据不出门的智能问答系统。作者开发的MyGPT应用能基于本地知识库精准回答个人问题并提供原始文档引用解决了云端AI助手的隐私泄露风险和网络依赖问题打造真正懂你的离线AI助理。在上一篇文章中我介绍了自己使用 Obsidian 结合 PARA 方法论搭建起了自己的本地知识库同时介绍了如何使用 Gemini CLI 让 Obsidian 有了强大的 AI 能力。虽然 Gemini 很强但它毕竟是云端模型将私人的笔记数据发送到云端始终是许多人心中的一根刺。今天来介绍下我是如何使用本地 Ollama Qwen 3 模型结合Obsidian构建真正的本地隐私 RAG检索增强生成知识库的。我的目标很明确打造一个完全离线、绝对隐私、且懂你的私人 AI 助理。为什么要 “完全本地化”Obsidian 的核心价值观是“Your data is yours”你的数据属于你。当我们把所有的思考、日记、工作计划都记录在这些 Markdown 文件中时它们就构成了我们的第二大脑。然而传统的云端 AI 助手存在天然的悖论隐私泄露风险要让 AI 懂你就得把数据发给它发给它数据就离开了你的控制。网络依赖 非常依赖于在线网络如果断网就完全不可用。数据安全你的个性化模型在云端服务如果云服务停止运营个人训练的模型也就消失了。如果你有一台还不错的电脑那么构建本地 RAG知识库就完美解决了这个问题数据不出门推理在本地不仅安全又高效。我想要的是什么有了构建的想法接下来就是如何实施。其实一直以来我都渴望拥有一个能记忆个人敏感信息的智能体助理。我可以放心地将一些个人或家人的敏感数据交给它而它也能随时准确地回答我的提问。比如我可以问它“我爸妈的身份证号是多少”“我去年过年的年夜饭都吃了什么”“今年的车险我是什么时候缴的”“六一儿童节晚上我和孩子们聊了什么”涉及隐私的细节问题。因为我们使用 Obsidian 作为知识库所有的知识都存储在本地。配合 Thino 插件可以实现类似于 Flomo 的灵感记忆存储。我便将这个插件与日记功能结合起来专门用来记录生活中的琐事。之前一直没有找到实现这个目标的有效路径直到我使用 Obsidian 作为我的知识库我这个想法才真正的变成了现实。构建的底层原理什么是 RAG构建个人知识库智能问答体其实标准的做法那就是 RAG。什么是 RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)最简单理解是它给大模型LLM配了一个实时查阅的“外挂数据库”或“离线手册”。大模型虽然强大但有两个致命伤幻觉Hallucination没见过的数据它会一本正经地胡说八道。知识滞后它的知识停留在训练结束的那一天比如 2023 或 2024 年。RAG 的核心思想既然模型不能实时记住所有新知识那就在回答问题前先去“书架”上把相关的资料查出来贴在 Prompt 后面发给模型“请参考以下资料回答问题”。所以我们只要把我们的 Obsidian 本地知识库作为外挂知识库让本地的模型参考那他就可以基于这些知识回答我们的问题。但是一般的模型并不能直接读取原始的文档这中间需要一个对文档建立索引的过程也就是将文档向量化。具体的过程如下读取扫描 Obsidian 库中的 .md文件。切片把长文章切分成一个个小的文本块Chunks。嵌入 (Embedding)利用 BGE-M3 模型将这些文本块转换成高维向量。比如“Obsidian 插件配置” 这段文字会被转化成一组代表其语义的数字。存储将这些向量存入本地的 ChromaDB 数据库。完成这一步后我们的知识库内容就可以被大模型检索和识别了。接下来就是第二步大模型通过 RAG 的方式回答我们的私人问题。它首先会识别用户的问题把用户的问题也转成向量然后在 ChromaDB 中快速寻找与问题最相关的笔记片段Top-K。将找出的文档块拼接到 Prompt 中调用本地的推理模型生成答案我使用的本地推理模型是 qwen-corder3:30b。构建属于自己的 MyGPT构建本地知识库也有很多种选择也有些开源的产品选择比如 RAGFlow 或者 PrivateGPT。我个人是选择了自己开发有以下几个原因RAGFlow 虽然能力很强但是特别的重它需要跑 Docker启动一堆服务。PrivateGPT 虽然相对轻量但也需要一定的研究成本且最重要的是我希望能够进行高度的个性化定制。因此我用electron构建了一个 mac 原生的应用其中的核心模块之一就是 MyGPT。目前这个 MyGPT 已经完美实现了上述的个人知识库问答功能。未来我还计划加入工具调用功能从而实现真正的本地 Agent。如上图所示我可以问“我今年的取暖费交了没交了多少钱”它不仅能精准地告诉我答案还会列出原始文档的参考来源。点击这个参考来源可以直接跳转到 Obsidian 的原始文档这是许多其他 RAG 产品所无法做到的体验。利用同样的方法我也将吴军老师的一些内容制作成了知识库作为我的第三方外部知识库加以利用。我可以在做问答的时候选择加载的知识库。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​