构建私有RAG知识库的完整流程

构建私有RAG知识库的完整流程（本地运行，隐私专有模型）

目标：用本地LLM（如Ollama运行的开源模型）加载你的Markdown知识库，实现快速查询。

1. 预处理：PDF → Markdown（如上）。
2. 分块与嵌入
   • 用LangChain或LlamaIndex加载Markdown文件。
   • 分块策略：按标题/段落分（MarkdownNodeParser），chunk_size 约500-1000 token。
   • 嵌入模型：本地用nomic-embed-text（Ollama支持）或bge-m3（中英文强）。
3. 向量数据库（本地持久化）
   • ChromaDB（最简单，轻量）。
   • 或Milvus（更专业，支持大规模）。
4. 本地私有LLM
   • 用Ollama运行开源模型：如Qwen2（中文强）、Llama3、DeepSeek等。
   • 完全本地，无需API，隐私保障。
5. RAG框架与界面
   • 简单版：LangChain + Streamlit/Gradio建聊天界面。
   • 开箱即用推荐：
     • AnythingLLM：一键本地部署，支持上传PDF/Markdown，直接建知识库，集成Ollama。
     • RAGFlow：深度文档解析，适合学术文献。
     • LangChain-Chatchat：中文优化强，支持多知识库。