主要观点：本地大型语言模型（LLMs）对开发者和组织有显著优势，如增强数据隐私和离线功能，且本地运行可完全控制模型行为等，生态已成熟，有多种本地 LLM 选项及与常见 AI 框架的集成。
关键信息：

• 介绍用本地 LLM 结合 Azure Cosmos DB 进行检索增强生成（RAG）场景，包括设置 Ollama、Azure Cosmos DB、加载数据、运行向量搜索和 RAG 查询等步骤。
• Ollama 安装简单，支持多种模型，硬件需求因模型而异，CPU 或 GPU 执行效果不同。
• Azure Cosmos DB 可使用模拟器进行本地开发，也可使用云服务，配置 SSL 证书等。
• 数据加载过程读取文档生成嵌入并存储在 Cosmos DB 中，可通过脚本进行操作和验证。
• 向量搜索和 RAG 查询可通过配置环境变量和运行相应脚本实现，可调整返回结果数量等。
  重要细节：
• 安装 Ollama 命令及启动服务命令，下载特定模型的命令及所需时间。
• Azure Cosmos DB 模拟器的 Docker 拉取和运行命令，配置 SSL 证书的步骤。
• 数据加载脚本的环境变量设置及执行过程，确认数据加载成功的方法。
• 向量搜索和 RAG 查询脚本的环境变量设置及示例输出，可修改返回结果数量等。