集成本地LLM需要分步骤配置：
- 模型准备阶段：
– 确认模型格式为GGUF或HuggingFace标准格式
– 推荐最低配置：7B参数模型+16GB内存 - 配置文件修改：
编辑config.yaml的llm_module部分：llm_module:
local_path: "/path/to/your/model"
model_type: "llama" # or "gpt", "mistral"等
context_window: 4096
temperature: 0.65 - 测试连接：
运行命令python -m NodeRAG.llm_test验证模型加载是否正常 - 性能优化：
– 启用uv加速：uv pip install llama-cpp-python
– 在GPU机器上添加CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"环境变量
注意：首次运行会较慢（需要加载模型权重），后续查询会缓存中间结果提升速度。如果响应延迟>5秒，建议降低max_tokens参数或切换轻量级模型。
本答案来源于文章《NodeRAG：基于异构图的精准信息检索与生成工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何实现NodeRAG与本地大语言模型的高效集成？
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