Chainlit集成LlamaIndex并使用ollama本地模型实现AI知识库检索网页对话应用

前言

之前写过很多使用模型厂商提供的API实现的本地AI知识库问答系统，今天教大家如何使用本地llm模型和向量模型实现本地AI知识库问答系统，当然这个对你的电脑的显卡有一定要求，比如我本地测试的电脑使用的时英伟达3060TI的4G现存的显卡使用ollama部署了阿里云的qwen-2.5和向量模型实现的知识库问答系统，测试发现ai回答速度明显要比厂商的API接口要慢很多，想要本地模型响应更快还是需要更好的显卡才行。

LlamaIndex 简介

LlamaIndex是一个数据框架，它主要为基于大语言模型（LLM）的应用程序设计，允许这些应用程序摄取、结构化并访问私有或特定领域的数据。这种框架对于那些希望利用LLM的强大能力来处理自身专属数据集的组织来说尤其有用。由于大多数公开的大语言模型都是在大量的公共数据上训练的，它们缺乏对用户特定数据的理解，而这正是LlamaIndex发挥作用的地方。

LlamaIndex支持Python和TypeScript，使得开发者可以通过使用这些编程语言来集成和操作数据。它不仅提供了一个与LLM交互的自然语言接口，还允许用户安全地将自己的数据注入到LLM中，以增强模型的响应能力和准确性。

LlamaIndex的一些关键特点包括：

• 上下文增强：LlamaIndex是一个检索增强生成（R