PrivateGPT+Qwen2：大模型& RAG Demo（附AIPC懒人包）

背景：在撰写本文的分享之前，我就已知有一些不完美和遗憾之处，这次希望能达到抛砖引玉的效果。欢迎大家提出自己的建议、可以在下面给我留言。

最近一段时间，发现在我身边玩LLM大模型的同事和朋友越来越多。无论是用服务器、移动工作站，还是想在AI PC笔记本上跑个Demo。如果有个显存够用的NVIDIA GPU，网上可以找到大把现成的软件和攻略；或者基于lamma.cpp跑在CPU上，通用性不错但在低配的机器上速度较慢…

一个小目标：让大多数PC都能流畅跑起大模型

在上一篇《LLM大模型推理测试 & AI PC选型指南 (1)》中，我曾经提到过自己的第2个小愿望，那就是做一个简单易用的会话聊天Demo。受限于个人软件水平（我没有写代码的基础），这个过程中我踩的坑多了一点，尝试过不少免费开源程序，最终我选择了IPEX-LLM里面的llama.cpp + Ollama配合PrivateGPT搭建本地私有知识库。我评估的主要目标如下：

1、支持Intel iGPU集显推理，包括Core Ultra的Arc、Intel Graphics，也包括前几代笔记本的Iris Xe、台式机CPU集成的UHD 7xx系列。为什么这次的版本不跑在通用CPU核心上？就是因为效率，上面链接里的评测已经证明过这一点，特别是在最新一代AI PC笔记本上。

2、不需要独立GPU，最低16GB系统内存就可以把7B（70亿参数）模型跑起来（尽量不开其他程序的情况下）。只要内存够，那些没有显卡的商用PC、笔记本都可以玩起来。

3、离线LLM + RAG（检索增强生成），不用科学上网，全程无需连网即可运行。本次我使用的大语言模型是qwen2-7b-instruct-q4_k_m，按照当前业界的口碑，通义千问2在7B这个水平上应该算中文通用模型中领先的。

4、开放性：基于开源组件搭建，除了在Web界面中的交互操作，还可看到命令行中的输出信息，有助于理解/分析/排错。简单开放的批处理运行脚本，也便于修改调整功能实现。

5、通用性：适用于Windows PC，最好不需要安装Docker容器和WSL（Linux虚拟机环境）。

6、易用性、鲁棒性：解压缩后直接运行，不再需要下载安装各种依赖包；除了集成的qwen2模型，可离线或在线导入不同的中英文LLM模型。（注：导入模型、修改配置文件暂时还只能通过命令/手动，相信这点难不住水平高的朋友，我也可以在下一篇中补充分享相关操作步骤。）

7、遗留问题：我承认Ollama里面的Embedding模型对中文支持不够好，所以本次共享的Demo，只算是能把RAG跑起来，知识库这部分的效果不算好，还无法与Chat with RTX相比。建议对LLM感兴趣的朋友先玩Chat对话功能，后续有机会我再整理更完善的RAG Demo。

来自Chat with RTX的启示

我之前转载过一篇《12G显存/Chat with RTX中文语言模型配置及使用体验》，看读者朋友在下面的留言，评价一般吧。我也尝试过NVIDIA这个Demo的不同版本，起初一个是把Embedding模型跑在GPU上，加上int4量化的7B LLM模型，显存占用就达到9-10.x GB；后来一个新版本把Embedding模型改到了CPU上，对显卡要求的门槛倒是降低了，但CPU处理的速度明显没有之前快。

只是让Chat聊天机器人愉快地跑起来，门槛不高。但具体到RAG的效果，与使用哪种Embedding模型、有没有Rerank模型，以及向量数据库的存储都有关系。当前在这一点上，如果没有一个显存够用的独立GPU确实有点难度？不过高通集成45 TOPS NPU的ARM笔记本不是开始卖了吗？Intel后续Lunar Lake啥的也会提高算力，相信用不了多久，只是搞定单机的本地知识库应该没啥问题吧。

具体的软件应用方面，我也会继续关注和研究的。

PrivateGPT+Qwen2大模型Demo（iGPU版）网盘分享

链接：https://pan.baidu.com/s/13RAU6S9jJv591GH_9GI9Vg?pwd=03zo

提取码：03zo

简易上手指南

打开上面的网盘链接（或者点本文底部“阅读原文”），可以看到我分享的4个文件。建议下载5.4GB那个带有模型的大文件（其中qwen2:7b模型就占了4GB多），然后推荐用7zip解压缩。如果手头有gguf模型并熟悉用Ollama导入操作的朋友，也可以下载“不带模型”的Demo程序。

还有一个900多MB的Intel显卡驱动，能安装这个31.0.101.5382版本号的都可以跑本次分享的Demo，Intel建议的驱动版本不低于31.0.101.5333，实际上我在12代台式机i7 CPU上用49xx的驱动也能跑起来。主要是IPEX-LLM底下的OpenCL驱动合适就行。

PrivateGPT… zip包解压缩之后，具体的文件夹和位置不限，但路径中不要有中文或特殊字符。双击上图中的“启动.bat”批处理，正常情况下就可以跑起来。

不难看明白吧，我是安排先弹出2个cmd窗口，1个运行ollama_server，另一个跑private_gpt；然后保守一些，等待20秒后（确保启动完毕）打开浏览器。有不同需求的朋友也可以修改这个批处理，或者手动单独运行2个后台程序，然后用自己喜欢的浏览器访问127.0.0.1:8001。如下图：

当浏览器打开Private GPT界面之后，左上角默认的工作模式为“Query Files”，如果您只需要与大模型对话就可以切换到“LLM Chat”，接着从右下角的输入框开始和qwen2:7b模型聊天吧：）

除了查询文件之外，还有一个“Search Files”，即像搜索引擎那样简单地，从“被导入文件”生成的向量化数据库（纯文本）中列出相关段落——不用LLM再组织语言所以输出很快。

至于RAG部分，使用Ollama+Private GPT默认搭起来的Demo，其向量数据库存储只是一个sqllite文件，Embedding模型也是跑在CPU上（单线程），所以Upload文件更新至向量数据库的速度有点慢，请耐心等待。

如果您在查询文件时遇到"Initial token count exceeds token limit"这个报错，请修改下面这个配置文件：

在private-gpt目录下，用记事本打开setting-ollama.yaml参数文件，将context_window（上下文窗口）数值改大为32000、保存，再重启private_gpt，在我的测试中RAG就不报错了。付出的代价是：（共享）显存的总占用会达到8GB，这时就需要32GB系统内存的配置才能流畅运行了。

由于Ollama支持的Embedding模型应该只有3种，Private GPT默认设置的“nomic-embed-text”，我看网上有些口碑还可以。但在搭配qwen2 LLM模型测试时，中文支持的体验不够好。等后续有空我再看看，争取下次分享效果更好的Demo。

下面列出我简单验证过的硬件配置：

笔记本/工作站机型	CPU	集显（iGPU）	内存（双通道）
Dell Precision 3591（同类机型包括但不限于Latitude 5540、5550）	Core Ultra 5 H45/H28	Intel Arc Graphics（集显配置）	32GB DDR5-5600
Dell Latitude 7450	Core Ultra 7 U15	Intel Graphics	32GB LPDDR5x 6400
Dell Latitude 5440	Core 13代i5 U15	Intel Iris Xe	32GB DDR4-3200
Dell Precision 3660  Tower塔式工作站	Core 12代i7-12700	Intel UHD Graphics 730（集显配置）	16GB DDR5

与上一篇《LLM大模型推理测试 & AI PC选型指南 (1)》中的体验类似，集成Intel Arc显卡的Core Ultra H系列CPU，其单机离线LLM推理速度比较流畅了（每秒可达15-20 token）；其次是集成Intel Graphics显卡的Core Ultra U15——俗称低压U。这就算我给出的一点点硬件配置建议吧。

如果您对本文有任何疑问或建议，欢迎告诉我。我将认真学习，并尽量在自己能力范围内给出答复。谢谢！

参考信息

Run llama.cpp with IPEX-LLM on Intel GPU https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/blob/main/docs/mddocs/Quickstart/llama_cpp_quickstart.md

Run Ollama with IPEX-LLM on Intel GPU https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/blob/main/docs/mddocs/Quickstart/ollama_quickstart.md

Run PrivateGPT with IPEX-LLM on Intel GPU https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/blob/main/docs/mddocs/Quickstart/privateGPT_quickstart.md

https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation

扩展阅读：《企业存储技术》文章分类索引（微信公众号专辑）》

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