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Deepseek本地部署RAG知识库教程

91产品  · 公众号  · 产品  · 2025-02-23 17:00

主要观点总结

文章介绍了使用DeepSeek-R1、Ollama和AnythingLLM等工具进行知识管理的步骤和注意事项。首先通过官网下载并安装Ollama,然后安装和配置AnythingLLM。接着通过投喂数据并上传数据文件,实现自动向量化存储。在避坑指南部分,文章提醒用户需要注意文件上传后的向量化处理时间、提问时从简单问题开始测试以及模型响应速度取决于电脑配置等关键点。此外,文章还提供了获取完整PPT的方式和加入运营社群的建议。

关键观点总结

关键观点1: 工具介绍

文章介绍了DeepSeek-R1(国产爆火开源模型)、Ollama(开源LLM)和AnythingLLM(私域知识库管家)这三个工具。

关键观点2: 使用步骤

用户需要先在官网下载并安装Ollama,然后安装和配置AnythingLLM。接着通过投喂数据并上传数据文件,实现自动向量化存储。最后进行RAG测试,验证回答是否正确。

关键观点3: 避坑指南

文章提醒用户需要注意文件上传后的向量化处理时间、提问时从简单问题开始测试以及模型响应速度受电脑配置影响等关键点,帮助用户避免在使用过程中遇到不必要的困扰。

关键观点4: 获取更多信息的方式

文章提供了获取完整PPT的方式和加入运营社群的建议,用户可以通过加入社群获取更多运营课程和资料包。


正文

正文


🛠 使用工具:

▫DeepSeek-R1(国产爆火开源模型)

▫Ollama(开源LLM)

▫AnythingLLM(私域知识库管家)


🛠 使用步骤:


  1. 官网下载安装Ollama ,一路Next傻瓜式安装

  2. 在ollama模型库拉取deepseek-r1模型和nomic-embed-text嵌入模型

  3. 安装和配置AnythingLLM ,下载桌面版,启动选Ollama

  4. 投喂数据,上传数据文件,自动向量化存储

  5. RAG测试:提问上传的数据文档中独有的内容,验证回答是否正确


💡避坑指南:


1⃣ 文件上传后需等待向量化处理

2⃣ 提问建议从简单问题开始测试

3⃣ 模型响应速度取决于电脑配置



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