虽然我们没有明确的五天计划，更别提100天的最终结果，但是根据Anne Laure的《Tiny Experiments》，我们把注意力转向了好奇心驱使下的过程，这五天还是收获很大，并且也形成了一定的逻辑特征：我们试图围绕openclaw构建最基本的技能体系，deepseek是让小7思考，email和手机是构建小7与我的链接，文件是让小7能够实现基本的文件读写，相当于让它能够操控电脑，网络链接是让小7从封闭走向开放，同时也把网络看作一个更大的文件系统，而定时任务是让小7能够构建自己的生物钟，虽然它不用进行生物意义上的休息，却需要进行生物意义上的工作。

这样的逻辑对于我可能是合适的，也打上了我的个体钢印，但是我相信，不同的人养出的小龙虾应该是存在巨大差异的。有的可能在第二天的时候，用openai做针对一个业务点的深入探索，或者用copilot专门设计程序，也有可能在第三天的文件环节驻足很久，以便能够从现有的文件体系当中提取出更多有价值的内容... 尽管存在这种差异性，其核心驱动力都是一样的，引入小龙虾是为了解决我们的实际问题。

实际上，自从构建了手机与我部署在家中电脑的互联，使得我可以在手机上实时查看我的整个文件系统，并且不用担心这些数据会泄露，说实话，我不是特别相信那些自我标榜的网络运营商，如果一切向好，他们可以不去触碰用户的私有数据，但是一旦业务走下坡路，他们会迫于资本或者生存的压力无所不用其极。因此，综合考虑了便利性和安全性，现在这套解决办法应该是合适的。具体怎么用的呢？考虑到我做的教学PPT需要分享，而手边没有电脑或者U盘，我会发布一条指令给部署在飞书上的机器人，让它通过邮件将我的PPT发到我的邮箱。另一个典型的应用是让小7扫描我上传到电脑上的文件，然后整理成为知识库，不过，这个过程会略显复杂，现在甚至连原型都还没有建立，所以会在后续构建和完善。

小7有了联网功能以后，我的上网习惯也发生了变化。以前我会在手机上装不同的应用以便获取不同种类的信息，或者在电脑上搜藏不同的网址，现在，我只需要询问小7，就可以得到一个简报，如果对更细节的内容感兴趣，我还可以往下深钻。这验证了很多人的预测，以后的APP可能会消失，因为每一个APP都代表一种入口，现在，我们的AI助理可以成为唯一的信息入口，而我们的AI助理由于有生成时大模型的加持，能够以我们能够理解和认知的形式向我们提供信息，从而会大幅度降低认知门槛。

看起来取得了丰硕的成果，实际上只是一些浅层的应用而已，我们在折腾小龙虾的时候，往往以为小龙虾就是全部，但是，如果我们想要让小龙虾提供更加完备的服务，就必须跳出小龙虾，而是站在系统层面上进行思考。

这里，我们提出了一个需求：希望小7能够通过定时任务将不断增长的MD&A数据整理成为向量数据并且形成向量数据库。之所以提出这样的需求，是因为先前在进行数据挖掘的时候，我们希望从上市公司管理层讨论中，得出企业战略的相关内容，而实现方式是通过自训练的模型生成向量，构建了两种类型的向量库，一种是以本地文件存储的方式完成的，另一种是以开源的Qdrant部署存储向量数据。有了这样的基础，现在要平滑的让小7负责，还有很多工作要做。

一 安装docker
二 安装qdrant
三 大模型预训练
四 增量式数据向量写入

接下来，考虑到我个人的时间安排，恐怕要花几天才能够完成。

首先，安装docker

1 执行如下脚本

#安装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
#请换成你的用户名
sudo usermod -aG docker <myusername>

2 编写配置文件

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，安装qdrant

1 通过dockers安装qdrant

#通过docker安装qdrant
sudo docker pull qdrant/qdrant
#查看是否安装成功
sudo docker images | grep qdrant

2 启动qdrant

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

3 持久化

#创建目录
mkdir -p ~/qdrant/data
mkdir -p ~/qdrant/config
mkdir -p ~/qdrant/storage

#启动(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 验证
打开浏览器，输入

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

5 为qdrant添加密码

#将password换成自己的密码（后续写入和查询都会用到）
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 启动/重启qdrant

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

（待续）