雖然我們沒有明確的五天計劃，更別提100天的最終結(jié)果，但是根據(jù)Anne Laure的《Tiny Experiments》，我們把注意力轉(zhuǎn)向了好奇心驅(qū)使下的過程，這五天還是收獲很大，并且也形成了一定的邏輯特征：我們試圖圍繞openclaw構(gòu)建最基本的技能體系，deepseek是讓小7思考，email和手機是構(gòu)建小7與我的鏈接，文件是讓小7能夠?qū)崿F(xiàn)基本的文件讀寫，相當(dāng)于讓它能夠操控電腦，網(wǎng)絡(luò)鏈接是讓小7從封閉走向開放，同時也把網(wǎng)絡(luò)看作一個更大的文件系統(tǒng)，而定時任務(wù)是讓小7能夠構(gòu)建自己的生物鐘，雖然它不用進行生物意義上的休息，卻需要進行生物意義上的工作。

這樣的邏輯對于我可能是合適的，也打上了我的個體鋼印，但是我相信，不同的人養(yǎng)出的小龍蝦應(yīng)該是存在巨大差異的。有的可能在第二天的時候，用openai做針對一個業(yè)務(wù)點的深入探索，或者用copilot專門設(shè)計程序，也有可能在第三天的文件環(huán)節(jié)駐足很久，以便能夠從現(xiàn)有的文件體系當(dāng)中提取出更多有價值的內(nèi)容... 盡管存在這種差異性，其核心驅(qū)動力都是一樣的，引入小龍蝦是為了解決我們的實際問題。

實際上，自從構(gòu)建了手機與我部署在家中電腦的互聯(lián)，使得我可以在手機上實時查看我的整個文件系統(tǒng)，并且不用擔(dān)心這些數(shù)據(jù)會泄露，說實話，我不是特別相信那些自我標(biāo)榜的網(wǎng)絡(luò)運營商，如果一切向好，他們可以不去觸碰用戶的私有數(shù)據(jù)，但是一旦業(yè)務(wù)走下坡路，他們會迫于資本或者生存的壓力無所不用其極。因此，綜合考慮了便利性和安全性，現(xiàn)在這套解決辦法應(yīng)該是合適的。具體怎么用的呢？考慮到我做的教學(xué)PPT需要分享，而手邊沒有電腦或者U盤，我會發(fā)布一條指令給部署在飛書上的機器人，讓它通過郵件將我的PPT發(fā)到我的郵箱。另一個典型的應(yīng)用是讓小7掃描我上傳到電腦上的文件，然后整理成為知識庫，不過，這個過程會略顯復(fù)雜，現(xiàn)在甚至連原型都還沒有建立，所以會在后續(xù)構(gòu)建和完善。

小7有了聯(lián)網(wǎng)功能以后，我的上網(wǎng)習(xí)慣也發(fā)生了變化。以前我會在手機上裝不同的應(yīng)用以便獲取不同種類的信息，或者在電腦上搜藏不同的網(wǎng)址，現(xiàn)在，我只需要詢問小7，就可以得到一個簡報，如果對更細節(jié)的內(nèi)容感興趣，我還可以往下深鉆。這驗證了很多人的預(yù)測，以后的APP可能會消失，因為每一個APP都代表一種入口，現(xiàn)在，我們的AI助理可以成為唯一的信息入口，而我們的AI助理由于有生成時大模型的加持，能夠以我們能夠理解和認(rèn)知的形式向我們提供信息，從而會大幅度降低認(rèn)知門檻。

看起來取得了豐碩的成果，實際上只是一些淺層的應(yīng)用而已，我們在折騰小龍蝦的時候，往往以為小龍蝦就是全部，但是，如果我們想要讓小龍蝦提供更加完備的服務(wù)，就必須跳出小龍蝦，而是站在系統(tǒng)層面上進行思考。

這里，我們提出了一個需求：希望小7能夠通過定時任務(wù)將不斷增長的MD&A數(shù)據(jù)整理成為向量數(shù)據(jù)并且形成向量數(shù)據(jù)庫。之所以提出這樣的需求，是因為先前在進行數(shù)據(jù)挖掘的時候，我們希望從上市公司管理層討論中，得出企業(yè)戰(zhàn)略的相關(guān)內(nèi)容，而實現(xiàn)方式是通過自訓(xùn)練的模型生成向量，構(gòu)建了兩種類型的向量庫，一種是以本地文件存儲的方式完成的，另一種是以開源的Qdrant部署存儲向量數(shù)據(jù)。有了這樣的基礎(chǔ)，現(xiàn)在要平滑的讓小7負(fù)責(zé)，還有很多工作要做。

一 安裝docker
二 安裝qdrant
三 大模型預(yù)訓(xùn)練
四 增量式數(shù)據(jù)向量寫入

接下來，考慮到我個人的時間安排，恐怕要花幾天才能夠完成。

首先，安裝docker

1 執(zhí)行如下腳本

#安裝docker
sudo apt-get remove -y docker docker-engine docker.io containerd runc
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/trusted.gpg.d
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo groupadd docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl stop docker
sudo systemctl restart docker
sudo systemctl status docker
docker --version
docker compose version
#請換成你的用戶名
sudo usermod -aG docker <myusername>

2 編寫配置文件

sudo vi /etc/docker/daemon.json
#docker /etc/docker/daemon.json
{
  "registry-mirrors": [
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://docker.1ms.run",
        "https://docker.xuanyuan.me"
  ]
}

其次，安裝qdrant

1 通過dockers安裝qdrant

#通過docker安裝qdrant
sudo docker pull qdrant/qdrant
#查看是否安裝成功
sudo docker images | grep qdrant

2 啟動qdrant

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

3 持久化

#創(chuàng)建目錄
mkdir -p ~/qdrant/data
mkdir -p ~/qdrant/config
mkdir -p ~/qdrant/storage

#啟動(修改myusername)
sudo docker run -d  --name qdrant-service  -p 6333:6333 -p 6334:6334  -v /home/myusername/qdrant/data:/qdrant/storage  qdrant/qdrant

4 驗證
打開瀏覽器，輸入

http://192.168.1.99:6333/dashboard#/welcome
http://192.168.1.99:6333/health

5 為qdrant添加密碼

#將password換成自己的密碼（后續(xù)寫入和查詢都會用到）
docker run -d   --name qdrant-service   -p 6333:6333   -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage   -e QDRANT__SERVICE__API_KEY=<password>  qdrant/qdrant:v1.16.2

6 啟動/重啟qdrant

docker start qdrant-service
docker stop qdrant-service
docker restart qdrant-service

（待續(xù)）