【大模型实战】0代码搭建DeepSeek本地知识库，打造专属智能助手

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分类专栏： 知识图谱 大模型部署实战及AI工具高效使用 文章标签： 知识库 DeepSeek 智能体
于 2025-02-05 21:39:29 首次发布
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【大模型实战】0代码基于DeepSeek-R1搭建本地知识库，打造专属智能助手

  • 一、ollama下载与安装
  • 二、部署deepseek私有模型
  • 三、部署embedding模型
  • 四、可视化操作工具
    • （1）下载与安装工具
    • （2）部署安装的模型
    • （3） 添加知识库
    • （4）添加智能体助手
    • （5） 助手问答

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一、ollama下载与安装

https://ollama.com/download

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双击安装，完成后右下角出现下图图标，即为安装完成。

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『AI大模型』Ollama、DeepSeek 和 Cherry Studio 本地知识库搭建实战指南
老陈聊架构
03-09 1253
深入探讨如何利用 Ollama、DeepSeek 和 Cherry Studio 搭建本地知识库，从技术原理到实践步骤，再到优化策略，全方位呈现知识库构建的精髓，助你在本地数据管理与检索领域实现技术突破，打造高效、智能的企业级知识管理解决方案。
【DeepSeek应用实践】手把手教程：用 AnythingLLM + Ollama + DeepSeek-R1 搭建本地企业知识库
寻道AI，探索AI无限可能！
03-28 1458
在众多的技术方案中，我们选择了 AnythingLLM、Ollama 和 DeepSeek-R1 这一组合来搭建本地知识库。Ollama 作为一个轻量级的本地化大语言模型部署工具，支持多种模型，易于安装和使用，能够快速在本地运行强大的语言模型。DeepSeek-R1 是一个专为知识库问答设计的检索增强生成（RAG）模型，它结合了检索和生成的优势，能够快速从知识库中检索相关信息并生成精准答案。而 AnythingLLM 则是一个用户友好的界面工具，可以方便地连接 Ollama 和 DeepSeek-R1
Deepseek大模型本地部署+本地知识库的构建
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本地化部署大模型，像是一场对技术主权的温柔革命——它让算力回归本地，让智能扎根于每一台终端的土壤。而构建本地知识库，则是为机器注入专属的灵魂：当通用大模型邂逅垂直领域的知识根系，冰冷的参数开始生长出有温度的理解力。本文将聚焦国产深度求索（Deepseek）大模型的本地化部署和本地知识库的构建。这场实践的意义，远不止于技术参数的堆砌。它关乎每一个开发者对“智能自主权”的觉醒，当我们能够亲手驯服大模型的力量，当知识库成为可自由编辑的“第二大脑”，或许人类与AI的关系，才能真正从“仰望”走向“对话”。
本地部署DeepSeek-r1，建立自己的AI助手
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人工智能的发展，已经影响到了各行各业然而，我们这种非人工智能相关专业毕业的人群，驾驭人工智能的最好方式，就是尽可能地去使用人工智能的技术和相关产品，跟上这个时代否则，你会越来越焦虑，直到你如梦初醒的那天怎么用呢？一般是先用着玩儿，再想着怎么用来赚钱（这里指赋能增效）deepseek前期我一直在使用，下载并注册过，而且用过那个API-key，只是还没来得及充钱。
⑩大模型-全套.rar
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ollama + deepseek + anythingllm构建本地知识库
wcx18526659867的博客
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超实用！用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，提升企业效率
python1222_的博客
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这样，当有人提问的时候，系统就能通过自然语言理解问题，然后在向量数据库中快速、准确地找到相关的资料，从而给出准确的回答。比如，通过Embedding模型，我们可以把“猫”和“狗”这两个词转换成向量后，发现它们在向量空间中的距离比较近，因为它们在语义上是相似的，都是动物。可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。有了它，企业能轻松搭建本地知识库，提升信息管理效率。
本地 AI 知识库秒搭！DeepSeek + Dify 打造你的智能问答助手
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想让 AI 记住你的知识库，能秒回精准答案？本教程教你 零成本 在本地部署 DeepSeek + Dify，打造 专属 AI 知识库！💡 你将学会： ✅ DeepSeek 本地大模型部署，让 AI 随时在线 🖥️ ✅ Dify 知识库集成，支持 PDF / Markdown / 网页数据 📚 ✅ 无缝连接 AI 与知识库，打造超强 检索增强生成（RAG）系统 🔍 ✅ API 接口调用，让你的 AI 轻松接入各类应用 🚀 🚀 完全离线运行！无隐私泄露风险！ 快来试试，打造你的智能 AI 知识管
【DeepSeek微调实践】复现前沿模型：基于 DeepSeek-R1 蒸馏数据训练专属中文推理模型全攻略
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DeepSeek-R1 模型以其卓越的性能在自然语言处理领域引起了广泛关注，其基于 R1 蒸馏数据进行 SFT（Supervised Fine-Tuning）的小模型也展现出了强大的效果。近期，一位在 NLP 领域极具影响力的专家“刘聪 NLP”开源了中文 DeepSeek-R1（满血）蒸馏数据集，包括 SFT 版本和普通版本。这一数据集的发布，迅速吸引了众多研究者和开发者的目光，并成功登上了 HuggingFace Trending 榜。
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目前Ollama支持macOS、Linux、Windows，选择相应的系统，macOS和Windows直接下载，Linux系统需要执行下面命令：荣姐这次选择Windows本地下载，直接安装即可。点击Models，第一条就是deepseek-r1模型。或者搜索框输入模型名称进行搜索。点击进去后，查看各个模型，不同模型执行的命令不同，最后部分看你选择的参数模型。7b命令：ollama run deepseek-r1:7b1.5b命令：ollama run deepseek-r1:1.5b。
Ollama本地部署deepseek-r1:8b
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6GB显存本地运行deepseek-r1:8b，自定义模型身份。不需要任何客户端的可直接交互chat ui，仅支持ollama本地服务api参数修改`域名端口号`、`下拉选择模型`、`上下文`、`保存配置可清理上下文`、`md格式输出`、`重新回答`、`终止请求`、`导出记录`、`头像更换`操作。最重要的是只有一个`html`文件，拖拽到浏览器就能用。
【保姆级教程】Windows环境下基于DeepSeek+RAGFlow搭建企业级知识库
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【Windows环境保姆级教程】基于DeepSeek+RAGFlow的企业知识库搭建
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ollama+anythingLLM 训练deepseek本地模型
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如何训练deepseek本地模型？
在win11系统笔记本中使用Ollama部署deepseek制作一个本地AI小助手！原来如此简单！！！
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01-28 8441
大家新年好啊，明天就是蛇年啦，！最近DeepSeek真的太火了，我也跟随B站，使用Ollama在一台Win11系统的笔记本电脑部署了DeepSeek。由于我的云服务器性能很差，虽然笔记本的性能也一般，但是还是可以在笔记本电脑上去尝试一下的。官方也提供了。DeepSeek V3在AI模型架构上实现了重大突破，采用了复杂的混合专家系统（MoE）设计，总参数量达671B，每个token激活37B参数。由于我笔记本的 计算资源和存储空间都有限，我这里安装的玩一玩、试一试而已。笔记本电脑配置：3050显卡4G；
手把手教你搭建本地AI知识库：Ollama+Deepseek+Cherry Studio
Ljugg的博客
03-01 2621
通过以上步骤，我们成功地利用 Ollama 部署了 Deepseek 模型，并借助 Cherry Studio 搭建了属于自己的本地 AI 知识库。在这个过程中，我们不仅实现了数据的本地化存储和管理，还能够根据自身需求对知识库进行个性化定制，享受到了快速、准确且私密的知识服务。从实际使用效果来看，本地 AI 知识库在处理特定领域的问题时表现出色。无论是专业的学术研究，还是日常的工作资料查询，它都能迅速给出准确的答案，大大提高了我们的工作和学习效率。
一文玩转本地化部署DeepSeek！
huang9604的博客
02-04 1万+
本文将详细介绍如何本地化部署DeepSeek，并应用于生活和工作。在大多数情况下，优先推荐官网chat或者官网API调用，效果更佳。本文的主要面向场景在于：免费、稳定、高效且隐私安全。
WARNING: The scripts pip, pip3 and pip3.9 are installed in '/home/lgc/.local/bin' which is not on PATH. Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
07-07
您好！感谢您的提问。关于您的问题，您可以通过将'/home/lgc/.local/bin'目录添加到您的PATH环境变量中来解决此警告。这样做的方法会因操作系统而有所不同，下面是一些常见操作系统的解决方法： 对于Linux和macOS用户： 1. 打开终端。 2. 编辑您的bash配置文件，例如~/.bashrc或~/.bash_profile。 3. 在文件的末尾添加以下行： export PATH="$PATH:/home/lgc/.local/bin" 4. 保存文件并退出。 5. 重新启动终端或运行以下命令以使更改生效： source ~/.bashrc （如果您编辑的是~/.bashrc） source ~/.bash_profile （如果您编辑的是~/.bash_profile） 对于Windows用户： 1. 打开命令提示符或PowerShell。 2. 运行以下命令以将目录添加到PATH： setx PATH "%PATH%;C:\Users\lgc\.local\bin" （请根据实际路径进行修改） 3. 关闭命令提示符或PowerShell，并重新打开一个新的命令提示符或PowerShell窗口。 这样做后，您应该不再收到关于脚本位置的警告。希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。
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