使用 DeepSeek-R1 与 AnythingLLM 搭建本地知识库

已于 2025-02-04 10:07:43 修改
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文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
于 2025-02-01 07:46:15 首次发布
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一、下载地址Download Ollama on macOS

官方网站：Ollama
官方模型库：library

二、模型库搜索 deepseek r1 deepseek-r1:1.5b

私有化部署deepseek，模型库搜索 deepseek r1  

运行cmd复制命令：ollama run deepseek-r1:1.5b

私有化部署embedding向量化模型，模型库搜索 bge-m3  

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赵一舟
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【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 1423
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。
【实验笔记】麒麟系统DeepSeek——基于AnythingLLM搭建本地知识库（联网）
qq_33216613的博客
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麒麟Kylin-Desktop-V10-SP1系统 部署好Deepseek后，基于AnythingLLM搭建本地知识库的详细操作步骤；无网安装用户，需要先下载好AnythingLLM软件安装包
DeepSeek+AnythingLLM打造自己大模型知识库
iNeuOS工业互联网
02-06 1799
有些用户或是专家在项目建设中提出来要提炼工艺库、模型库、算法库等知识库，可以试着让deepseek成为每个角色的助手，例如工艺的、信息化的、设备的、电气的等角色，让deepseek成为自己，再不断的迭代它。deepseek扮演AI助手的角色，应用越来越发挥出来应有的价值。
anything LLM desktop资源
qq_37012145的博客
03-20 411
链接如下: https://pan.baidu.com/s/1m58om_Tihzs9wE-49n1Afg?于最近AnythingLLM官网异常，又有人收费才能下载，免费分享window 1.7.3版本。–来自百度网盘超级会员v8的分享。
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 2976
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
本地Deepseek添加个人知识库(Page Assist/AnythingLLM)
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两种建立知识库，投喂Deepseek的方法 本地Deepseek在Page Assist建立知识库 本地Deepseek在Page Assist建立知识库
用AnythingLLM和Deepseek搭建个人知识库
沧海之巅的专栏
02-05 1595
用Rag技术搭建一个本地的个人助手，使用的是AnythingLLM+DeepSeek的组合。体验下来，这个只能作为或体验之类的，很难真正实现一个工程性需求。
AnythingLLM+DeepSeek R1本地知识库也能做数据分析了！！！
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02-05 8037
今天，又学习并搭建了。本着试一试的态度，竟然再次被AI的能力到了……先上结果，后附过程。
超详细！使用离线DeepSeek R1 + AnythingLLM搭建本地私有知识库
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私有知识库是利用RAG（检索增强生成）技术，与大模型相结合，通过输入外部知识，来增强模型的效果和质量。似乎有点绕，下面举个简单的例子。比如说，你问DeepSeek你公司的规章制度、奖惩机制，它肯定回答不出来，因为这是非公开资料。怎么解决呢？你可以在公司内部部署离线DeepSeek模型，然后将公司文档和数据库喂给它训练，这样它就能检索并回答你公司相关的内容，还不妨碍大模型本身的性能，这就构成了私有知识库。私有知识库的好处有三点：1、结合大模型能力，相比传统搜索更加精准、灵活、可靠。
利⽤ DeepSeek-R1 构建本地知识库
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03-12 1059
我们通过搭建本地模型，配合 Embedder 和向量数据库，可以直接构建一个隐私性更好，实时性更高的个人知识库 DAG。工作中除了需要知识库，更需要 BPA，即业务自动化，利用 LLM 模型来提高自动化水平，这种系统更实用，下一步的目标是逐步构建 BPA 系统，希望大家能持续关注。
本地部署DeepSeek+AnythingLLM创建本地知识库
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deepseek本地部署 结合anythingLLM创建自己的知识库
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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。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。•答案生成：用户提问时，LLM模型基于数据库检索和知识片段推理，输出结构化答案（如分步骤说明流程），并标注引用来源，防止AI大模型“瞎编”或者幻觉严重。
AnyThingLLM本地私有知识库搭建
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今天要介绍的是如何利用DeepSeek来搭建本地个人知识库。依托上一篇所述内容为基础，构建一个本地化的个人知识库系统。这一过程始于安装AnythingLLM——一款强大的工具，它赋予用户能力，利用先进的大型语言模型打造专属的智能知识库及聊天系统。想象一下，教师能轻松转化教学素材、课件为知识宝库，为学生提供定制化的学习辅导与即时答疑；学生则可在探索知识的旅途中，随时向这一智能系统提出疑问，迅速获得详尽解答与指引。首先，访问AnythingLLM官方网站。进行客户端的下载与安装。
DeepSeek + AnythingLLM 简单三步搭建个人知识库，现在的我强的可怕！
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你想过和自己聊天吗？你想通过对话的方式读一本书，或看一篇几万字的论文吗？如果你有以下需求之一：1. 想将自己积累了很久的笔记整合起来，方便自己分析。2. 想建立自己的素材库。3. 你（或你的孩子）想通过对话聊天的方式学习新知识。那么建议你跟着这篇教程，赶紧搭建一套个人知识库，来快速检自己想要的信息。主流的个人知识库软件有 AnythingLLM、Dify、Cherry Studio、MaxKB 等。产品Github 关注数使用方式知识库说明官网地址Dify64.7kweb。
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### 如何搭建 DeepSeek-R1 知识库 #### 准备环境 为了成功部署 DeepSeek-R1 知识库，需先安装并运行 ollama 平台。这可以通过执行命令 `ollama run deepseek-r1` 或者针对特定版本如 8B 参数规模的模型使用 `ollama...
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