前置条件
- 18GB以上内存
- 2Python 3.10+
- 3Git
- 4可选：CUDA 12.2+（GPU部署）
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使用示例
1本地知识库问答
使用示例
python
# 加载本地文档作为知识库
from llm_quick import KnowledgeBase
kb = KnowledgeBase()
kb.add_documents("./docs/") # 添加文档目录
# 问答
response = model.generate(
prompt="根据公司手册，请假流程是什么？",
knowledge_base=kb
)预期效果
LLM-Quick会： 检索相关文档 提取关键信息 生成准确答案 保护数据隐私
2代码辅助开发
使用示例
python
response = model.generate(
prompt="请帮我写一个Python函数，实现斐波那契数列，要求带详细注释",
max_tokens=500,
temperature=0.3
)预期效果
LLM-Quick会： 生成完整代码 添加详细注释 提供使用示例 支持多种语言
3文本生成
使用示例
python
response = model.generate(
prompt="写一篇关于人工智能发展趋势的文章，500字左右",
max_tokens=800,
temperature=0.7
)预期效果
LLM-Quick会： 生成结构化内容 保持逻辑连贯 支持多种文体 可定制风格
4数据分析辅助
使用示例
python
response = model.generate(
prompt="分析以下销售数据，找出趋势和异常点：\n[数据内容]",
max_tokens=600,
temperature=0.5
)预期效果
LLM-Quick会： 识别数据模式 发现异常值 提供分析结论 生成可视化建议 --
常见问题
Q部署失败怎么办？
请检查硬件配置是否满足要求，Python版本是否正确，以及网络连接是否正常。如果问题持续，请查看官方文档或社区论坛。
Q模型运行速度慢怎么办？
如果有GPU，建议启用CUDA加速；如果只有CPU，可以尝试使用4bit量化版本的模型。
Q模型支持哪些语言？
LLM-Quick支持中文和英文双语，适合知识库问答、文本生成、代码辅助等场景。