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你可以下载58GB无图像的完整维基百科内容。有没有一种方法能将聊天机器人与你电脑上存储的所有数据连接起来，从而有一种简洁的方式访问所有数据呢？我刚接触本地大型语言模型（LLM），我需要一些帮助。

讨论总结

该讨论的主题是如何将本地存储的维基百科数据（58GB无图像版）连接到聊天机器人以便更好地访问。主要观点包括多种连接的方式如应用斯坦福的项目、下载Zim版维基百科利用其Python API、使用Agentic RAG连接维基百科API等，同时也探讨了相关技术存在的问题，如数据格式不利于处理、LLM不能直接访问、可能存在信息过时等，总体氛围是积极探索和理性分析🧐

主要观点

  1. 👍 斯坦福已构建相关优秀版本可下载向量嵌入节省时间。
    • 支持理由：有评论者给出了项目地址且有其他人表示好奇与惊叹。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 可下载Zim版维基百科（无图58GB）利用其Python API与数据交互。
    • 正方观点：为实现本地连接提供了一种可行的办法。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 存在非LLM的维基百科图形界面应用可进行常规操作。
    • 解释：可以满足一些常规搜索阅读需求，但不是专门针对LLM连接数据的解决方案。
  4. 💡 基于AIML的搜索更复杂，文件格式不利于LLM工具处理。
    • 解释：指出了在连接数据过程中会遇到的技术阻碍。
  5. 💡 连接维基百科数据到聊天机器人可能存在信息过时的情况。
    • 解释：提出了采用这种方式的潜在风险。

金句与有趣评论

  1. “😂 Stanford has already built an excellent version of this.”
    • 亮点：直接给出了一个可参考的优秀项目，为讨论奠定了一个基础方向。
  2. “🤔 Woah. This looks rad as heck.”
    • 亮点：以一种比较生动的方式表达对项目的惊叹。
  3. “👀 So they’ve just quietly "solved" RAG and not told anyone….?”
    • 亮点：对项目是否解决了RAG提出疑问，引发深入讨论。
  4. “🤔 Its sadly a fairly basic retrieval…”
    • 亮点：对提到的项目检索方式进行评价。
  5. “👀 Solved is a bold statement if you know how many people are working on this problem.”
    • 亮点：对轻易声称“解决”问题表示质疑。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于对一些技术方案是否能真正解决将维基百科数据连接到聊天机器人的问题，如对斯坦福项目是否真正“解决”RAG存在不同看法。可能的原因是大家对相关技术的理解和期望不同，以及不同技术方案的优势和局限性都需要深入探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于代理角色（如研究者和撰写者）在数据连接和处理中的应用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能找到一种理想的将维基百科数据连接到本地聊天机器人的方式，可能会提升本地LLM获取知识的能力，对自然语言处理相关领域产生积极影响。

详细内容：

标题：Ollama 与维基百科的连接可能性引发热议

在 Reddit 上，一则题为“Ollama x Wikipedia?”的帖子引起了广泛关注。该帖子提出能否将聊天机器人连接到存储在个人电脑上的整个维基百科数据，以获取便捷的访问方式，发帖者称自己对本地 LLMs 较陌生，希望得到帮助。此帖获得了众多回应，评论数众多。

讨论焦点与观点分析： 有人提到斯坦福已经构建了一个出色的版本，可下载其 qdrant 向量嵌入，节省自行创建嵌入的时间。比如[disillusioned_okapi]说道：“You could download their qdrant vector embeddings, and save yourself weeks of time by not having to create these embeddings yourself. https://github.com/stanford-oval/WikiChat” 还有人推荐查看 huggingface 数据集，称英语维基百科有大量嵌入。 有人觉得这个想法看起来很棒，如[remghoost7]表示：“Woah. This looks rad as heck. Has anyone tried this….?” 也有人在考虑尝试这个项目，以了解其实际效果。 但也有人认为称其“解决了”相关问题是大胆的说法，比如[msbeaute00000001]认为：“Solved is a bold statement if you know how many people are working on this problem.” 有人指出维基百科本身通常是训练数据的一部分，可利用其 Python API 并通过 RAG 与之交互。 还有人提到存在访问维基百科文本的工具，如[SomeOddCodeGuy]表示：“Hah, I was just working on an update for this today to bring the datasets up to the latest that NeuML put out (sept 2024), and also improve the quality of the article finding. Talk about coincidence =D”

讨论中的共识在于大家都认为将聊天机器人与维基百科数据连接具有一定的潜力和价值，但在实现方式和效果上存在争议。特别有见地的观点如对现有解决方案的分析，丰富了讨论的深度。

总的来说，这次关于 Ollama 与维基百科连接的讨论展现了大家对于技术探索的热情和思考，也反映出在实现这一目标过程中面临的诸多挑战和不确定性。