人工智能 - Open WebUI + DeepSeek 搭建本地知识库实战指南

零代码实现企业级私有化AI助手

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一、为什么选择本地知识库？

1. 数据隐私 ：敏感数据无需上传云端，完全本地化处理

• 。
• 定制化 ：支持私有文档（如合同、产品手册）的实时检索与问答
• 。
• 低成本 ：相比云服务订阅，本地部署长期成本更低

1. 。

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二、环境准备

硬件要求

内存	8GB（仅CPU）	16GB + GPU（4GB显存）
存储	10GB（模型+知识库）	50GB+（大规模数据）

注：DeepSeek 1.5B模型需至少8GB内存

，GPU可加速推理

。

软件依赖

1. Ollama ：用于本地运行DeepSeek模型

• 。
• Open WebUI ：提供可视化界面与API服务
• 。
• Dify（可选） ：增强知识库管理与RAG流程

1. 。

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三、部署步骤

1. 安装Ollama与DeepSeek模型

bash

 

# 安装Ollama（Windows/macOS/Linux）

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取DeepSeek 1.5B模型

ollama pull deepseek-1.5b

验证安装：ollama run deepseek-1.5b，若输出模型信息则成功

。

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2. 配置Open WebUI

 

# 克隆仓库并启动服务

git clone https://github.com/openwebui/openwebui

cd openwebui

docker-compose up -d # 需提前安装Docker

访问 http://localhost:3000 进入管理界面，首次需设置管理员账户

 

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3. 构建知识库

1. 上传文档 ：

   • 支持格式：PDF、Markdown、TXT、网页链接等

• 。
• 操作路径：工作区 → 知识库 → 新建知识库 → 上传文件
• • 。

• 向量化处理 ：

  • Open WebUI自动调用嵌入模型（如SiliconFlow）将文档转为向量，存储于本地数据库
• • 。

• 绑定模型 ：

  • 在模型设置中选择 deepseek-1.5b，配置系统提示词（如“你是一个基于知识库的客服助手”）

1. • 。

 

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四、应用场景示例

场景1：企业内部问答系统

• 需求 ：员工快速查询产品参数、流程文档。
• 配置 ：
  1. 上传产品手册至知识库。
  2. 设置模型提示词：仅基于知识库内容回答，拒绝推测。
  3. 通过API集成到企业IM工具（如钉钉、飞书）

• 1. 。

场景2：个人知识管理

• 需求 ：整理技术笔记、研究论文，支持自然语言检索。
• 配置 ：
  1. 上传Markdown格式笔记。
  2. 启用RAG模式，模型自动结合知识库生成答案

• 1. 。

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五、性能优化与问题排查

1. 内存不足 ：
   • 减少并发请求，或升级至16GB内存+GPU加速

• • 。
• 知识库检索延迟 ：
  • 删除冗余文档，优化向量化模型参数
• • 。
• 模型输出错误 ：
  • 检查知识库内容是否与问题相关，调整温度参数（temperature=0.1）提升准确性

1. • 。

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六、总结

通过 Ollama + Open WebUI + DeepSeek 的组合，可在2小时内搭建一套低成本、高隐私的本地知识库系统。其核心价值在于：

• 灵活性 ：支持从个人笔记到企业级数据的多种场景

• 。
• 可扩展性 ：未来可集成语音模型（如Step-Audio）实现多模态交互

• 。

附录 ：

• 官方文档：Open WebUI  | DeepSeek