Ollama、DeepSeek和AnythingLLM搭建自己的知识库

要搭建自己的知识库,可以使用Ollama、DeepSeek和AnythingLLM这三个工具。以下是具体的搭建步骤:

一、准备工作

  1. 硬件准备:

    • 确保设备满足运行要求,包括操作系统兼容性(如Windows 10或更高版本、MacOS、Linux)以及足够的计算资源,如CPU和内存,高性能GPU(非必需,但有助于提高性能)。
  2. 软件安装:

    • Ollama:访问Ollama的官方网站(ollama.com/download),根据操作系统选择相应的版本进行下载和安装。Ollama是一个本地运行大语言模型(LLM)的工具,支持多种开源AI模型,并提供高效的模型管理和轻量级API。
    • DeepSeek:通过Ollama拉取DeepSeek模型。DeepSeek是一款开源的、支持长文本上下文的Transformer大语言模型,在代码生成、数学推理等任务上表现出色。
    • AnythingLLM:访问AnythingLLM的官方网站(anythingllm.com/desktop),根据操作系统选择相应的版本进行下载和安装。AnythingLLM是一个开源的本地LLM管理和知识库平台,支持多数据源整合和私有化部署。

二、搭建步骤

  1. 安装并配置Ollama:

    • 安装完成后,打开命令行工具,使用Ollama命令拉取DeepSeek模型。例如,拉取DeepSeek-R1的7b版本(或根据需要选择其他版本)。
    • 使用Ollama命令查看模型列表、显示模型信息
### 使用 DeepSeekOllama AnythingLLM 构建本地知识库 #### 准备工作 为了成功构建包含 DeepSeekOllama AnythingLLM 的本地知识库,需先确认环境配置满足最低硬件需求,并完成必要的软件安装。 - **操作系统支持**:Linux, macOS 或 Windows (建议使用 WSL2)[^1]。 - **依赖项准备**:Python 3.x 版本及其开发工具链;Docker 及 Docker Compose 安装完毕并能正常运行[^2]。 #### 配置与部署 ##### 获取所需资源 通过命令行拉取最新版本的 Ollama 模型文件至本地存储: ```bash ollama pull bge-m3 ``` 此操作会下载指定的大规模预训练语言模型及相关组件,确保后续处理流程顺利进行。 ##### 初始化项目结构 创建一个新的目录用于存放整个项目的源码以及相关配置文件。在此基础上初始化 Git 仓库以便于版本控制管理。 ```bash mkdir my_local_knowledge_base && cd $_ git init . ``` ##### 设置 DeepSeek 环境变量 编辑 `.env` 文件加入如下内容以适应特定场景下的参数调整(如 API 密钥、端口映射等)。这一步骤对于保障系统的稳定性安全性至关重要。 ```plaintext DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here PORT=8080 DEBUG=True ``` ##### 整合 AnythingLLM 平台 利用 AnythingLLM 提供的功能接口快速对接各类外部数据源,包括但不限于静态 HTML 页面、PDF 文档集或是关系型数据库表单记录。具体实现方式可参照官方文档说明中的 Python SDK 应用实例。 ```python from anythingllm import DocumentLoader, KnowledgeBaseBuilder loader = DocumentLoader(source="path/to/your/documents") builder = KnowledgeBaseBuilder(loader) knowledge_base = builder.build() ``` #### 启动服务 一切就绪之后,在终端执行启动脚本来激活全部微服务单元,使之协同运作形成完整的解决方案栈。 ```bash docker-compose up -d --build ``` 此时访问 `http://localhost:8080` 即可见证由 DeepSeek 加持的人工智能驱动的知识检索界面雏形初现。
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