DeepSeep+ollama+Anythingllm如何搭建个人知识库，私有数据训练避免上网！！！

最新推荐文章于 2025-03-26 16:09:59 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jjavaer/article/details/145688235
版权

写在前面

DeepSeek本地部署参考这篇文章，此处不做赘述
https://blog.youkuaiyun.com/Jjavaer/article/details/145453284?spm=1001.2014.3001.5501

Anythingllm下载地址

https://anythingllm.com/
在这里插入图片描述

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安装

双击下载的安装包即可
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目标文件夹尽量避开c盘
选好后点击安装等待安装完成
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Anythingllm配置

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点击完成
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进入程序，点击设置，找到首选项按照现有配置选择 ，在这里插入图片描述
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修改完拉到最下面保存

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如何训练？

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训练成功会有提示

测试

在训练对应的工作区内提问
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遇到什么问题的欢迎底下评论

Docker、Ollama、Dify 及 DeepSeek 安装配置与搭建企业级本地私有化知识库实践
qq_33665793的博客
02-09 1973
4. **DeepSeek**：DeepSeek 是一款针对大数据的搜索引擎，能够帮助企业在本地搭建高效的深度搜索系统，支持语义搜索、文档推荐、快速检索等功能，非常适合用于企业级知识库的检索和推荐服务。本文将介绍如何利用 **Docker**、**Ollama**、**Dify** 和 **DeepSeek** 等工具来搭建一个企业级本地私有化知识库，具体包括安装、配置和实现企业需求的步骤。- **多模态处理**：使用 Dify 来扩展系统的多模态功能，可以支持文本、图像等不同类型的数据输入。
ollama+anythingllm+deepseek R1本地部署
云袂的博客
02-07 4685
ollama+anythingllm+deepseek R1本地部署
AI本地部署之anythingLLM
nalanxiaoxiao2011的博客
03-13 1061
ai 大模型本地部署 知识库搭建
使用 AnythingLLM 轻松部署本地知识库！
2401_83179994的博客
03-20 1091
是一个功能强大且灵活的工具，专为在本地环境中部署和管理知识库而设计。它支持多种数据格式的导入，并提供高效的搜索、索引和管理功能，适用于个人、团队或企业用户。双击下载的安装包（通常为 .exe 文件），按照安装向导的提示完成安装。不仅提供了强大的功能和灵活的配置选项，还能够满足不同用户的需求。3，在主界面中，输入知识库的名称和描述，然后点击“创建”生成新的工作区；4，导入知识库数据，在新建的知识库中，点击“导入数据”按钮。启动后，您将看到主界面。选择您准备好的知识库数据文件，点击“导入”。
基于Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库系统
热门推荐
sheex2012的博客
04-30 5万+
本文介绍了LLM在落地应用中的不足，并引入了RAG框架和原理，以及RAG在私有知识库建设中的重要作用。并以Ollama和AnythingLLM为实现手段，构建了并测试了本地知识库，测试结果表明，有了RAG的加持，LLM的回答结果更加贴切，有效。
AnythingLLM+Ollama，能否打造你的专属个性化AI助手？
xx_nm98的博客
10-24 6222
AnythingLLM是一个AI聊天系统，它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，AnythingLLM支持本地开源和商用闭源的大语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模型。
AnythingLLM 项目下载及安装教程
gitblog_01273的博客
10-18 1万+
AnythingLLM 项目下载及安装教程 anything-llm 为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。在一个应用中提供无限的文档、消息和并发用户，以及权限管理。 项目地址: ...
AnythingLLM
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-04 9247
是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。AnythingLLM是一个全栈应用程序，您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT，不再受制于人：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。AnythingLLM将您的文档划分为称为。
手把手教你轻松本地部署Llama3和私有知识库
2301_76161259的博客
06-17 3052
Ollama 是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型 (LLM)，例如 Llama3、gemma 和 qwen。它提供命令行界面 (CLI) 用于安装、模型管理和交互。您可以使用 Ollama 根据您的需求下载、加载和运行不同的 LLM 模型。要求：win10以上操作系统安装包下载地址：https://ollama.com/download/windows下载对应系统安装包下载完成后，双击下载的安装程序点击Install进行安装首次运行时会先下载模型，下载完成后即可提问。
AnythingLLM+DeepSeep+ Ollama 可视化界面（GitHub ZIP包）
02-08
AnythingLLM：更专注于文档知识库与问答场景，自带向量检索管理，可“多文档整合”，接入 Ollama 后实现本地化问答。 Dify：功能多元，适合对话流管理、插件化扩展、团队协同等复杂需求。只要能在其后台正确配置 ...
Maxkb +Ollama + Xinference打造自己的deepseek知识库 （三）
最新发布
weixin_49346343的博客
03-26 1079
第三篇将和大家分享maxkb的实战。
deeepseek可视化界面（ollama+deepseek-r1+Ollama WebUI）
qq_42985657的博客
02-09 804
之前写了deepseek大模型的本地部署。成功解决了网页端或者APP端经常出现的服务器繁忙的问题。本地部署的缺陷之前的本地部署都是通过cmd命令行窗口来操作的，比网页上的效果差了很多。这篇文章记录一下本地界面优化。
开源利器AnythingLLM：你的私人ChatGPT构建利器，支持主流多种大模型
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
06-03 1万+
是由Mintplex Labs Inc.开发的一款开源工具，专为构建私人化的ChatGPT而设计。你可以利用现有的商业化大型语言模型（LLM）或者流行的开源LLM来创建一个功能强大的私人聊天机器人。更棒的是，它支持本地运行，也可以远程托管，灵活适应你的各种需求。
【大模型】Ollama+open-webuiAnything LLM部署本地大模型构建RAG个人知识库教程（Mac）
m0_74823471的博客
12-11 4888
如果需要，可以使用AnythingLLM的开发者API进行自定义集成，以满足特定的业务需求。
【LLM大模型】基于 AnythingLLM 及 Ollama 构建本地知识库
AAI666666的博客
07-30 1550
RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，是 2023 年最火热的 LLM 应用系统架构，它的作用简单来说就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。
跟我学简单几步本地部署DeepSeek，和服务器繁忙说拜拜(MacOS/Windows/Linux通用）
02-18 861
教程一共用到2个软件和1个deepseek-r1模型即可完成Ollama： 本地大模型运行框架Ollama 是一个功能强大且易于使用的本地大模型运行框架，适合开发者和非专业人员快速上手，官方网址：https://ollama.com/Chatbox： AI可视化工具后续的问答将从这里的窗口进行，官方网址：https://chatboxai.app/zh下文以我自己的电脑 macOS为例（其他 windows、Linux类似选择对应系统版本的软件下载安装即可)*
用DeepSeek自动生成PPT数据分析报告，只需要1分钟。会计的天要塌了！
m0_59235945的博客
02-12 2179
学了这么多DeepSeep+Excel牛X应用，但昨天兰色还是被它又一个惊天操作给震撼到了。它它…竟然可以把财务三大报表（资产负债表、损益表和现金流量表）自动生成PPT报告。三大报表由上面excel报表自动生成的精美PPT财务报告如果我不说，你一定以为这是熬夜加班做出的数据分析报告，但用DeepSeek+Kimi，我只用了1分钟就完成了。闲话少说，一起跟兰色做吧。打开DeepSeek官网（https://www.deepseek.com/）点击开始对话，点击曲别针按钮上传三大报表的excel文件。
DeepSeek投喂数据（本地知识库）
weixin_44646763的博客
02-11 5158
DeepSeek投喂数据（训练AI）
deepseep+dify+pytest+playwright集成作为软件测试的工具，怎么使用
02-13
### 关于使用 DeepSeek、Dify、Pytest 和 Playwright 进行软件测试 #### 集成与配置 为了有效地集成并使用 DeepSeek、Dify、Pytest 和 Playwright 进行软件测试，需遵循特定的设置流程。首先，确保安装了必要的依赖库： ```bash pip install deepseek-client dify pytest playwright ``` 接着，在项目根目录下创建 `conftest.py` 文件用于初始化 Pytest 测试框架，并引入 Playwright 支持异步浏览器自动化操作。 对于 DeepSeek 的接入，则按照之前提到的方法完成 API Key 设置以及自定义端点配置[^3]。 #### 编写测试用例 编写具体的测试文件时，推荐采用如下结构： ```python import pytest from playwright.sync_api import sync_playwright from deepseek_client import DeepSeekClient @pytest.fixture(scope="module") def browser(): with sync_playwright() as p: yield p.chromium.launch(headless=False) @pytest.mark.usefixtures("browser") class TestWebApp: @classmethod def setup_class(cls): cls.deepseek = DeepSeekClient(api_key='your-api-key') def test_user_registration(self, browser): page = browser.new_page() try: # Navigate to registration form and fill out details using Dify or other methods. response = self.deepseek.generate_text(prompt="Create a valid username.") page.goto('http://example.com/register') page.fill('#username', response['text']) ... assert "Registration successful!" in page.text_content() finally: page.close() if __name__ == "__main__": pytest.main(['-v', '--tb=short']) ``` 上述代码展示了如何结合 Playwright 控制网页行为的同时利用 DeepSeek 自动生成输入内容，从而提高测试效率和准确性[^1]。 #### 自动化执行 最后一步是构建 CI/CD 管道以定期触发测试任务。可以通过 GitHub Actions 或 Jenkins 等工具实现持续集成服务中的自动化部署与回归测试。
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