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简介

很高兴能够参加到本次的树莓派创意大赛活动，本次我下单的物料是树莓派5 4GB的版本。我的创意是通过使用树莓派来结合embedding模型和向量数据库和LLM（在线API）来DIY一个本地的RAG知识库，从而来实现通过GPT来对本地文本信息的检索。首先我们来进行开箱。

我额外购买了一个树莓派的壳子，是铝合金材质，但是这个壳子没办法加风扇，所以当温度高的时候它根本不能够散热。

然后对它进行组装。

突然就意识到我之前买了一个给硬盘散热的涡轮风扇，正好可以直接插到树莓派的5V上，这样的话当树莓派上电的话，就可以自动的进行散热了。

环境搭建

环境的搭建我们使用的是树莓派官方的镜像烧录器。

首先选择树莓派的版本、选择镜像信息和U盘

配置初始化的连接信息。

开启SSH连接

然后进行镜像的写入。

我这边正好有一个转接线，烧录完毕之后将连接线连接到树莓派和电脑显示器上进入系统。

可能是因为我选择的版本的原因，这个壁纸感觉不是树莓派原本的壁纸，上图是系统安装完毕之后使用VNC连接上去的界面。并且连接好了WIFI

可以在系统配置中检查是否开启了SSH和VNC连接，如果开启之后就可以不需要使用屏幕连接线了。可以直接使用RealVNC来进行连接。

VNC配置和连接成功。

这个树莓派的操作系统的版本感觉明显和其他的版本不一样，不过目前并没有发现什么问题。 散热也不错应该不影响后续软件的安装。 那么目前也就不重新刷机了。等如果实在出现不兼容的情况的话再考虑其他的操作吧。 下一篇文章中我们将在树莓派中安装Docker 和安装向量化数据库将我们项目开发所需要的所有环境都准备好。