嵌入工具 ，文档文本会在 AnythingLLM 的 实例上私密嵌入 ，文本数据的处理和转换在本地进行 ，不会泄露给第三方。 • Vector Database （向 量数据库）：使用 LanceDB 作为向量数据库， 向量和文档文本都存储在 AnythingLLM 实例上 ，进一步确保数据的私密性和安全性。 • 接入 DeepSeek 模型 • 通过 Ollama 接入：先在本地通过 Deepseek 各种蒸 馏模型（ GGUF ） DeepSeek UI 客户端使 用 Anything LM+ Ollama+ Deepseek LLM 首选项 向量数据库 Embedder 首选 项 文本分割 RAG 数据库工 程 RAG 中的 Embedding 模 型 Embedding 模型贯穿 RAG 流程多 环节 Cherry LM+DeepSeek API 大模型智能体工程 ，支持动态数据摄取 和 自定义索引 ，可与多种预训练语言模型配合使用。 7. txtai GitHub 主页： https://github.com/neuml/txtai 功能：一体化嵌入数据库 ，提供自然语言搜索、可自定义管 道 ，具备轻量级高效的特点 ，适合快速设置和有强大搜索需 求的项目。 2025 七款 RAG • • • • • • • • •

01 工业人工智能 (AI) 行业观察 新材料的 快速筛选 加速设计 锂电池未来的技术核心竞争点在于材料。快速筛选出高能效的材料，是掌握竞争优势的关键。大模型通过高通量计 算与数据库构建、分子生成模型和高通量筛选策略等步骤，能从数百万种材料中，快速筛选出具有高能效潜力的材 料，缩短新材料的发现周期。 高效能材料的发现，直接关系着电池的能量密度、性能表现、使用寿命、安全性和成本等关键指标。电池企业正在 AVX-512） 提升高达 16 倍，AI 性能显著增强。 • 英特尔® AVX-512 包含特有的指令，每个内核拥有两个 512 位融合乘加 (FMA) 单元，大幅提高了 AI、科学计算 和数据库工作负载常见的矢量计算速度。 • 支持 VNNI 指令的英特尔® AVX2 以及将精度快速转换为 BF16和 FP16 的能力为英特尔® 至强® 6 能效核处理器提 供了更好的 AI 兼容性。 服务的核心功能。图中展示了建立索引，问答推理，RAG 微调的流程。在基础架构的基础上，英特尔® 还对 RAG 进行了全链 条的优化，包括从数据增强，分块优化，embedding 微调，向量化数据库的优化，优化查询，重排序以及内容压缩等，帮助 用户降低成本提升效率。 44 02 英特尔 ® 技术方案 在工业领域，人形机器人的出现标志着自动化技术的一次飞跃。这些机器人集成了先进的传感器、控制系统和人工智能算法，

类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库， 建立高度严谨的推理模型。 个体安全 ≠ 群体安全， 行为安全 ≠ 价值安全 安全复杂性和维度超出传统方法 ➢ 内生价值安全性：AI系统不仅需 要应对不确定性，还必须考虑物 理规律下的人类价值观对齐，例

案 n 本地知识库的优点 步骤 安 装 Ollama 下载 DeepSeek R1 运行 DeepSeek R1 使用 Open Web UI 增强交互体验 具体安装过程请参考厦门大学数据库实验室博客 https://dblab.xmu.edu.cn/blog/5816/ 4.4 本地部署大模型方 案 DeepSeek R1 671B （满血版） 部署成本 1. 硬件采购成本