掌握DeepSeekR1大模型：手把手教你构建本地知识库，轻松成为专家

Ollama

1.安装Ollama

访问Ollama官网下载Ollama安装包，或者可以访问百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1kOcyzb3QGMnJOoIVXka4NA?pwd=ziyu ，提取码是ziyu，双击安装包OllamaSetup.exe

点击Install即可一键安装。

2.验证Ollama

打开命令行界面。

命令

ollama --version

DeepSeek

1.安装DeepSeek

在命令行界面输入

ollama run deepseek-r1:1.5b

可以快速安装deepseek-r1:1.5b模型，结果如下图所示。

2.验证DeepSeek

输入“你是推理模型吗”来验证，成功结果如下所示。

AnythingLLM

1.安装AnythingLLM

访问AnythingLLM官网下载AnythingLLM安装包，或者可以访问百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1kOcyzb3QGMnJOoIVXka4NA?pwd=ziyu ，提取码是ziyu，双击AnythingLLMDesktop.exe开始安装

点击下一步。

然后选择安装位置然后点击安装。

等待一段时间后出现如下界面说明安装完成。

2.配置AnythingLLM

双击桌面AnythingLLM图标打开，首次启动会出现Get started，点击即可。

接着直接点击右箭头，配置稍后再做。

继续点击右箭头。

继续点击右箭头。

起一个工作区名称然后点击右箭头进入工作界面。

在工作界面左侧点击扳手按钮进入设置界面。

在设置界面左侧人工智能提供商下的LLM首选项中进行相关配置，如果已经正确安装了Ollama并下载了deepseek-r1:1.5b，那么只需要在右侧LLM提供商下拉列表中选中Ollama，相关信息会被自动填充到相应位置，然后点击Save changes即可。

3.使用AnythingLLM

点击刚刚创建的工作区，然后点击upload a document进入文件上传界面。

点击上传或拖拽一个文件。

然后选中刚刚上传的文件并点击Move to Workspace将文件加载到AnythingLLM的本地知识库中。

然后点击Save and Embed。

出现Workspace updated successfully就表示知识库配置已经完成。

然后点击New Thread就可以开始一个新的对话了。

所有与AnythingLLM Desktop有关的数据将位于以下位置:
C:\Users\\AppData\Roaming\anythingllm-desktop\storage
目录下各个文件夹的含义:

• lancedb：这是存储您的本地矢量数据库及其表的地方。
• documents：这是任何上传文件的解析文档内容。
• vector-cache：此文件夹是之前上传并嵌入的文件的缓存和嵌入表示。其文件名经过哈希处理。
• models：系统使用的任何本地存储的LLM或Embedder模型都存储在此处。通常是GGUF文件。
• anythingllm.db：这是AnythingLLM SQLite数据库。
• plugins：这是存储您的自定义代理技能的文件夹。

一些问题

1.Show Citations太少

当您使用了多篇文档构建本地知识库时，AnythingLLM的回答仅使用了一篇或少部分文档，即Show Citations展示的文档数量较少，这可能是由于以下三个原因造成的：

1. 提出的问题不需要那么多文档就可以回答。
2. 应当修改向量数据库的搜索偏好为Accuracy Optimized，这将搜索更多文本块。
3. 应当提高文档相似性阈值，这会减少筛选掉可能与查询无关的低分矢量块的概率。

可能不需要同时使用以上三种方法。

向量数据库搜索偏好和文档相似性阈值修改位置：

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。