Deepseek 671B + Milvus 搭建个人知识库

最新推荐文章于 2025-04-21 20:36:39 发布

小枫@码

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分类专栏：大模型文章标签： milvus

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wsq1011/article/details/145563668

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前言

Deepseek 的火爆，智能推理的加速，以及算力成本的显著降低，使得众多原本对大型模型望而却步的企业，一夜之间纷纷投向 AI 的怀抱，追求降本增效。在这个过程中，对于那些拥有优质私有数据和敏感数据的企业来说，若想避免数据泄露，部署本地知识库无疑是走向大模型的关键一步。

但是也存在一些问题：

若要部署完整版的大型模型？以满血的 R1 为例，其参数高达 671B，即便是FP16 精度，所需的显存也高达 1342GB，换成 80G 的 A100 显卡，也需要 17张。而对于个人电脑，即便是配备顶级的 24GB 4090 显卡，数量也需达到56张（MoE+量化可以降低实际显存需求）……

那选择开源方案自行搭建呢？光是环境配置就让人头疼：向量库的选择、模型部署、前端界面……每一步都是对你耐心的考验。

DeepSeek + Milvus + AnythingLLM，绝对是搭建本地知识库的最佳选择！

这个方案不仅解决了性能问题，更重要的是，它实现了真正的“零门槛”。仅需30分钟，就能构建一个具备企业级性能的私有知识库。整个过程如同拼装积木般简单，即便是新手也能迅速掌握。

首先，让我们探讨一下为什么选择 DeepSeek + Milvus + AnythingLLM这个组合来进行本次项目选型，它主要针对当前 RAG 实施过程中的三个主要难题：

体验过 Ollama 提供的精简版 DeepSeek 的用户可能会发现，尽管它仍然是 DeepSeek，但其表现并不尽如人意。简而言之，7B 版本的表现不尽人意，而671B 版本的成本又过高。

因此，我们建议利用硅基流动以及某些云服务提供商的 API 服务，通过 API 调用，我们可以以极低的成本获取完整版 DeepSeek 的计算能力。更值得一提的是，近期新注册用户还能享受免费额度体验。

市场上的开源 RAG 解决方案众多，但它们要么需要繁琐的环境配置，要么需要大量的运维工作。而 AnythingLLM 则提供了一个完整的 UI 界面，无缝支持向量数据库 Milvus 以及多种大型模型接口，大大降低了初学者的使用门槛。

Milvus 在检索效率和数据规模支持方面，无疑是行业内的佼佼者。同时，Milvu s也是目前在 GitHub 上向量数据库类别中，星标数量最多的开源项目，成为了大多数 AI 开发者的入门必修课。

这个组合的最大优势在于其灵活性。它允许用户轻松切换不同的大型语言模型，Milvus 能够支持亿级别数据的高效检索，而 AnythingLLM 的插件机制使得功能扩展变得轻而易举。

综合来看，这个组合方案不仅确保了效果，降低了使用难度，还具备了出色的扩展性。对于希望迅速构建私有知识库的个人用户来说，这无疑是一个极佳的选择。