1为什么要在 MacBook 上搭建知识库？
最核心最重要的是我们手上的文档资料出于安全要求，不能随便上传到云服务，也就无法实际验证知识库的实际效用。另外对于 IT 同学来说，自己亲手搭建一个完整的方案、能灵活调整和对接各种不同的模型、评测各种模型不同的表现，也是出于对技术的探索本能使然。
使用的 MacBook 配置如下，对大模型经过量化处理（比如：int8）后，可以流畅运行。
2知识库的架构设计
基于一台 MacBook 搭建部署的架构设计如下图，在这套架构设计中，我们采用了实力排上游、并且对企业和学术都友好的国产开源大模型 ChatGLM3-6B。
并采用了基于 m3e-base 模型的 embedding search RAG 方案。基于这两个模型封装和 ChatGPT 兼容的 API 接口协议；通过引入 One API 接口管理 & 分发系统，形成统一 LLM 接口渠道管理平台规范，并把封装好的接口协议注册进去；搭建与 Dify.ai 齐名开源大模型知识库平台管理系统 FastGPT，实现集私有知识数据源预处理、嵌入检索、大模型对话一体的完整知识库应用流程。
麻雀虽小五脏俱全，最终形成一套既满足商用标准、又能在 MacBook 跑起来的的方案。虽然智能程度和实际需求还有一定差距，但至少我们在不用额外购买显卡或云服务的情况下，以最小成本部署运行、并且能导入实际业务数据（如：设计文档、业务流程文档、项目管理文档、技术分享文档等等）进行实操验证，值得每位工程师都来动手尝试一下。
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3知识库的部署设计
基于 MacBook 的部署方案分为四个主要环节、14个具体步骤，只要一步步实操下去，每位 IT 同学都可以在自己的 MacBook 上拥有属于自己的私有大模型知识库系统，步骤清单如下：
部分步骤可以简单地通过 Docker 镜像一键部署完成，但本着对细节一杆子插到底的部署思路，还是采取了纯手工作业的方法。
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
那如何学习大模型 ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
在这个版本当中：
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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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