1. 引言
如【本地大语言模型的网络搜索】一文所述，相对成熟的联网搜索产品主要有微软的Copilot和Perplexity。本文讨论了一个基于本地大语言模型的框架Perplexica。Perplexica仿制了Perplexity界面，能够在本地实现与Perplexity相似的功能。
2. 安装Perplexica
git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
(2) 配置 config.toml 和 docker-compose.yaml文件，这是最关键的一步
(3) 构建docker容器
docker compose downdocker compose up -d --buildbuild perplexica-backend
构建完成后，产生如下分量：
3. 测试Perplexica
测试句子为“A Combined DFN-LE Approach to Improve Inter-Ramp Design (
通过 DFN-LE 组合方法改进坡道间设计)”。以下为搜索结果：
3.1 概述
坡道间设计是露天矿边坡稳定性的一个重要方面，坡道道间设计的传统方法是使用运动学分析、极限平衡方法或有限元和离散元方法等数值分析方法。然而，这些方法在准确预测复杂岩体的破坏机制时存在着局限性。
一个有前途的替代方案是联合DFN和极限平衡 (DFN-LE) 方法，该方法结合了 DFN 分析的优势（可以捕获复杂的断裂模式并预测不连续控制的破坏机制）和 LE 方法的灵活性（可以解释多种破坏模式和材料特性）。
(2) 增强的灵活性：LE 组件允许考虑多种故障模式和材料属性，从而使该方法更加通用和稳健。
(3) 更好的风险评估：组合方法通过识别潜在的故障机制并根据可能性对其进行排名，可以实现更全面的风险评估。
3.3 DFN-LE的应用
DFN-LE 方法已成功应用于各种环境，包括：
(1) 露天矿设计：改善露天矿的坡道间设计和边坡稳定性。
(2) 岩石工程：用于评估岩体特性并预测复杂地质环境中的破坏机制。
3.4 小结
DFN-LE 方法为增强坡道间设计和边坡稳定性提供了一种有前景的解决方案，通过利用 DFN 分析和 LE 方法的优势，该方法提供了更高的准确性、增强的灵活性和更好的风险评估能力，其主要应用包括露天矿设计和岩石工程，其中准确预测破坏机制对于确保安全和效率至关重要。
4.1 DFN-LE 方法的目标
(1) 考虑涉及不连续性和岩体的复杂破坏机制
(2) 与简单的运动学分析相比，提供更真实的岩体结构表示
(3) 在实际时间范围内有效评估各种坡道间角度和方向
(4) 对每个坡度配置执行概率评估
4.2 DFN-LE 方法的关键组成部分
(1) DFN 表征:
根据方向、尺寸和强度等数据统计表示岩体破裂系统
显式包括大规模确定性结构，并根据钻孔和测绘数据随机生成较小的断层和节理
(2) 基于 DFN 的岩体桥梁表征的运动分析:
执行结合复合材料不连续性和岩体破坏的概率运动学分析
考虑到岩体桥梁的存在，可以通过增加整体抗剪强度来显着提高边坡稳定性
(3) DFN-LE 工作流程:
使用相关结构输入开发原位或异位 DFN 模型
生成随机特征的多个实现，以识别大量块进行概率分析
使用自定义 LE 工具评估块和复合块的安全系数 (FOS)
根据 FOS 结果计算特定坡道间角度的破坏概率
4.3 小结
DFN-LE 方法为高度裂隙岩体中的坡道间坡度设计提供了一种更稳健、更全面的方法，可以考虑复杂的破坏机制和概率评估。
5. 参考
[1] (2020) Slope Stability Analysis of Tasiast Mine using Spatially Conditioned Discrete Fracture Network (DFN) Models.
[2] (2020) Discrete fracture network based approaches to assessing inter-ramp design.
[3] (2023) A hybrid deterministic–stochastic discrete fracture network to evaluate potential inter-ramp instabilities.
[4] (2023) Evaluation of inter-ramp scale non-daylighting wedges using a discrete fracture network-based method.
[5] (2024) Using coupled discrete fracture network and limit equilibrium analysis to improve slope design reliability.
