Linux系统部署搭建AI私人知识库助手教程

本教程详细介绍了如何在Linux系统中利用Docker部署One-api、fastgpt和LLM模型,创建一个本地AI知识库助手。涉及到的工具包括Docker、Docker Compose,以及Ollama、vLLM等模型。通过这个系统,可以搭建一个私有的AI问答客服平台。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

本篇文章教你如何搭建本地的私有大语言模型,和向量画数据库,实现一个本地的私有AI知识问答客服系统。需要用到的技术是开源项目由docker,fastgpt、one-api,开源LLM大模型,vllm或者ollama。

  • docker 是一款开源的应用容器引擎,用来快速构建服务。
  • fastgpt 基于LLM大模型的AI知识库构建平台。
  • one-api 是一个 OpenAI 接口管理 & 分发系统,可以通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型,开箱即用。
  • LLM大模型 (Large Language Model,简称LLM)是一种先进的人工智能技术,主要用于理解和生成人类语言。
  • Ollama 是一个开源的轻量级框架及命令行工具,设计用于本地部署和运行大型语言模型(LLMs)。
  • vLLM 大模型推理加速工具。

开启部署前,一张N卡,30系列或者40系列,或者A系列的都行,显存至少4G,内存至少8G,CPU四核即可。这样才能跑得动一个比较小的开源LLM模型。

Docker

首先现在linux系统上安装docker,方便后面快速安装和管理其他服务。
在 CentOS 系统上安装 Docker 的最新稳定版,可

### 部署 DeepSeek 及其知识库 #### 一、准备工作 为了成功部署 DeepSeek 并创建私人知识库,在开始之前需确认已获取必要的资源,包括但不限于第三方免费文本嵌入模型[^1]。 #### 二、环境搭建 确保Linux服务器处于可操作状态。对于初次使用者而言,建议先按照指导完成基本设置并测试网络连接状况良好之后再继续后续步骤[^2]。 #### 三、安装与配置 Ollama 通过浏览器访问指定IP地址(例如`http://192.168.47.136:11434`),当页面显示 "Ollama is running" 字样时,则表明服务端口开启正常且准备就绪。 #### 四、加载 DeepSeek R1 模型 此阶段涉及下载官方提供的R1版本模型文件,并将其放置于预设路径下以便程序调用。具体命令如下所示: ```bash wget https://example.com/path_to_model/deepseek_r1.tar.gz tar -xzvf deepseek_r1.tar.gz -C /path/to/models/ ``` 请注意替换上述URL链接以及目标目录为实际值。 #### 五、初始化数据库结构 根据个人需求调整参数选项后执行脚本以建立相应的表单架构,从而支持数据存储功能。通常情况下会涉及到MySQL或其他关系型数据库管理系统的选择与集成工作。 #### 六、导入初始数据集 利用预先整理好的文档资料作为种子内容填充至新建的知识库里,这一步骤有助于加速后期查询效率的同时也能够更好地训练AI算法理解特定领域内的术语表达方式。 #### 七、启动应用服务 最后一步就是激活整个平台的服务进程,使得外部请求可以顺利抵达内部处理单元进而返回预期的结果反馈给终端用户群体。 ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/query', methods=['POST']) def query(): data = request.json['data'] result = process_data(data) # 假定process_data函数用于处理输入的数据 return jsonify({"response":result}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 以上代码片段展示了基于Flask框架构建的一个简单API接口实例,可根据实际情况修改成适合DeepSeek使用的模式。
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