本地部署deepseek和知识库

本地部署 DeepSeek 及其知识库
安装 Ollama
为了能够在本地环境中成功运行 DeepSeek，首先需要安装 Ollama。这一步骤对于确保后续操作顺利至关重要[^2]。
ollama install
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此命令会自动完成 Ollama 的下载与配置工作，使得用户可以快速进入下一步的操作流程。
获取 DeepSeek 模型文件
接着，获取 DeepSeek 所需的模型文件是必不可少的一环。可以通过 ChatBox 导入 Ollama 本地模型来实现这一点，具体方法已在先前的文章中有详细介绍[^1]。
构建本地知识库
不同于仅依赖于即时对话记录的方式，构建本地知识库意味着预先加载一系列文档资料至大模型中。这一过程可通过 AnythingLLM 来达成：

下载并安装 AnythingLLM：这是创建个性化知识库的关键工具之一。

准备待处理的数据集：整理好想要让机器学习或查询的信息源，比如 PDF 文件、网页链接或是纯文本等格式的内容。

利用嵌入模型转换数据：采用特定算法（如 BGE-M3），把收集来的材料转化为计算机能够理解的形式——即向量表示法[^4]。

ollama pull bge-m3
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上述指令展示了怎样从远程仓库拉取指定版本的嵌入模型；它负责将原始文本映射成高维空间里的点位集合，从而便于之后检索相似项或者支持更复杂的自然语言处理任务。
整合进 Dify 开发框架 (可选)
如果希望进一步增强系统的灵活性和扩展性，则可以选择将其接入像 Dify 这样的第三方平台之上。这样做不仅有助于简化管理维护的工作量，而且还能更好地保护敏感信息不被泄露出去[^3]。