DeepSeek本地部署+知识库+联网搜索，终极版方案，保姆级教程！

前言

Docker的安装挡住了90%的人，本地部署不能联网搜索等等。

今天就来解决这些问题，一个本地部署+私人知识库+联网搜索的终极方案。

本地部署DeepSeek

首先打开ollama官网：https://ollama.com

下载，一步步安装即可。

CMD命令窗口运行，启动deepseek-r1模型：

ollama run deepseek-r1:7b

根据自己显卡大小，选择对应的参数规模，1.5b最小，可以先用这个来尝试，完成以后再跑更大的参数模型。

另外有人反馈，任务管理器显示，大模型在执行的时候，回答很慢，GPU几乎没动，全都是CPU在跑。

大概率是安装了老版本的Ollama，官网下载最新的文件重新安装即可。

安装Page Assist插件

网络条件允许的话，直接谷歌商店搜索下载，下面介绍的方法国内网络可用。

打开网站Crx搜搜：

https://www.crxsoso.com

搜索：Page Assist，第一个就是今天主角，本地AI模型的Web UI。

下载到本地，谷歌浏览器打开：chrome://extensions/，右上角打开开发者模式，将下载好的crx文件拖入浏览器，完成插件的安装。

浏览器上方的扩展程序列表，找到Page Assist插件，点击进入WebUI界面。

左上角可以选择ollama的所有本地模型，所以选deepseek-r1:7b就好了。

到这一步就可以流畅地使用deepseek大模型啦。

首次使用是英文版，不太习惯，点击右上角设置齿轮，【General Settings】，分别选择【简体中文】。

设置联网搜索

依然是右上角设置齿轮，【一般设置】，下方有个【管理网络搜索】，选择合适的搜索引擎，总搜索结果默认是2，可以适当调大一些，这样参考网络资源的权重更大。

记得点击保存。

回到聊天页面，打开聊天框下方的【搜索互联网】开关，联网搜索功能就搞定啦。

比如问一个关于《哪吒2》的评价，除了看到思考过程，下方还有列出了引用的数据来源。

现在，完成了本地部署+联网搜索，还差知识库…

搭建私人知识库

CMD窗口运行命令：

ollama pull nomic-embed-text

回到设置，【RAG设置】，文本嵌入模型选择【nomic-embed-text:latest】，保存。

文本嵌入模型的作用是，让大模型理解我们的文本资料。

左侧菜单【管理知识】，【添加新知识】，指定知识的标题，并上传我们的本地资料，提交。

这里的知识，指的就是知识库，当状态是【已完成】，代表大模型已经处理完成了。

回到聊天窗口，右下方就可以选到刚刚添加的知识库。

提问：

DeepSeek-R1是什么？

本地大模型完美地回答了我们的问题，知识库搭建完成！

简单回顾一下，这次的方案：Ollama + Page Assist插件，没有docker的复杂配置，而且完美地实现了本地部署+联网搜索+知识库。

最后的最后

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