Self-Hosting

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。但它能与自托管模型一起使用吗？

选择最适合 Cognee 的 LLM 需要平衡图构建质量、幻觉率和硬件限制。
Cognee 在使用较大且低幻觉模型（32B+）时表现优异，例如通过 Ollama，但中等规模的模型也适用于较轻量的设置。

Ollama 的 Python 库现在包含原生的 OLlama 网络搜索功能。只需几行代码，你就可以使用网络上的实时信息增强本地 LLM，从而减少幻觉并提高准确性。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

Ollama 的 Web 搜索 API 可以让您将本地 LLM 与实时网络信息相结合。本指南将向您展示如何在 Go 中实现网络搜索功能，从简单的 API 调用到功能齐全的搜索代理。

2025年下半段，内存市场正经历前所未有的价格波动，所有细分市场中RAM价格均出现大幅上涨。

本地部署大型语言模型随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLMs，也适用于AI整体。具体来说，我正在查看 RTX-5080和RTX-5090价格。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

Prometheus 已成为监控云原生应用程序和基础设施的实际标准，提供指标收集、查询和与可视化工具的集成。

Grafana 是领先的开源监控和可观测性平台，通过令人惊叹的可视化将指标、日志和跟踪转化为可操作的见解。

Kubernetes StatefulSets 是管理需要稳定身份、持久存储和有序部署模式的有状态应用程序的最佳解决方案，对于数据库、分布式系统和缓存层至关重要。

FLUX.1-dev 是一款功能强大的文本到图像模型，能够生成令人惊叹的结果，但其24GB以上的内存需求使得在许多系统上运行变得具有挑战性。 FLUX.1-dev的GGUF量化版本提供了一种解决方案，将内存使用量减少约50%，同时保持出色的图像质量。

Black Forest Labs 已发布 FLUX.1-Kontext-dev，这是一款先进的图像到图像 AI 模型，它可以通过文本指令增强现有图像。

Docker Model Runner 是 Docker 官方用于本地运行 AI 模型的工具，但
在 Docker Model Runner 中启用 NVidia GPU 加速
需要特定的配置。

自托管 Cognee：LLM 性能测试