要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人，可参考以下步骤：
安装和启动 Ollama 服务： 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 下载模型： 可下载如 Gemma（7B 模型）、Mistral（7B 模型）、Mixtral（8*7B 的 MoE 模型）、Qwen（通义千问，7B 模型）等。 了解 Ollama 的特点和优势： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 安装相关模型：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 选择文本向量模型：使用文本向量模型 bge-m3，可从 https://huggingface.co/BAAI/bge-m3 下载。 利用 FAISS 创建向量存储：从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过相关函数创建高效的向量存储。 实现 RAG：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题。 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 进行问答测试：对同样的问题和上下文，基于 Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT-4 分别进行多次测试。