发布于2026-06-01 阅读(0)
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用过DeepSeek的朋友,多少都遇到过这样的困扰:官网的API时不时就“掉线”,而本地部署的版本,知识面又显得有点“窄”。既然远程服务的稳定性我们说了不算,那有没有办法给本地的DeepSeek“充充电”,让它变得更博学呢?答案是肯定的,核心思路就是为它构建一个专属的“知识库”。
整个过程可以概括为四个清晰的步骤:安装管理工具、进行学习前的“摸底测试”、添加知识材料,最后进行效果验证和API调用。下面我们一步步来看。
首先,你需要一个能管理本地大模型和知识库的工具,这里推荐使用AnythingLLM。它的获取方式很灵活,既可以通过官网下载,也能在一些资源网盘找到安装包。
下载完成后,直接双击安装包启动安装程序。在大多数情况下,保持默认设置即可,无需勾选“为所有用户安装”,直接点击“下一步”继续。

接下来,你可以选择软件的安装位置,选好后点击“安装”。安装完毕,在桌面或开始菜单找到AnythingLLM并双击运行。

启动后,你会看到欢迎界面,点击“Get Started”按钮开始配置。

在连接方式选择界面,上方的输入框内输入“Ollama”,然后在下方的选项中选择“Ollama”。

随后,在“Ollama Module”下拉菜单中,选择你已经在本地部署好的DeepSeek模型版本,然后点击右侧的箭头进入下一步。

接下来的向量数据库设置页面,保持默认选项,再次点击右侧箭头。

这里会提示你设置管理员信息,可以按需填写,也可以暂时跳过,继续点击下一步。

现在需要创建你的第一个工作区。因为AnythingLLM会利用第一个工作区来展示基础操作指南,所以我们可以给它起个简单的名字,比如“Hello”,然后点击下一步。

进入主界面后,你可以忽略机器人的初始对话,直接点击左侧边栏底部的“创建新的工作区”。

在弹出的窗口中,为这个用于实际对话的工作区起个名字,例如“DeepChat”。这个名字后续可能会被程序引用,起好后点击“Sa ve”。至此,AnythingLLM的安装和初始配置就全部完成了。
在投入知识之前,我们先来做个“摸底考试”。在新建的“DeepChat”工作区中,向模型提问一个它未经学习的问题。

比如,问它“三国演义是谁写的?”。由于此时它还没有接触过相关材料,很可能会答不上来或者给出不确定的答案。这个测试结果将作为后续效果的对比基准。
现在,我们来为它“注入”专业知识,比如三国演义的相关内容。点击左侧工作区列表中“DeepChat”右侧的向上箭头图标,进入工作区管理页面。
添加知识库主要有两种途径:上传本地文件或抓取网页内容。
首先,在电脑上随便找一个文件夹,创建一个文本文件。文件的格式很灵活,可以是.txt、.docx、.md,甚至是.pdf。将你想要让模型学习的知识内容复制进去,这里以百度百科上三国演义的简介为例。

然后回到AnythingLLM的知识库添加界面,直接将刚才创建的文件拖拽到下方的虚线框内。

文件被选中后,点击“Move to Workspace”按钮。

接着,在右侧出现的文件列表中,点击“Sa ve and Embed”按钮,开始保存并处理(嵌入)这个文档。

这里有时可能会保存失败。别担心,解决方法很简单:先关闭AnythingLLM,然后打开命令行工具。

在命令行中输入命令 ollama pull nomic-embed-text 并回车,等待这个嵌入模型下载完成。完成后,重新打开AnythingLLM。
再次点击界面左下角的扳手按钮进入设置。

在设置中,选择“人工智能提供商”分类下的“Embedder”选项。

点击“嵌入引擎提供商”的下拉菜单。

从列表中找到并选择“Ollama”。保存更改后,回到刚才添加知识库的界面,再次点击“Sa ve and Embed”。

成功处理后,在知识库文件列表中,点击该文件右侧的图钉按钮。

在弹出的确认框中点击“Okey, get it”。至此,通过文件添加知识库的流程就完成了。

另一种更快捷的方式是直接输入网页地址。在知识库添加界面下方的输入框中,粘贴你想要学习的网页链接,这里同样以三国演义的百度百科页面为例,然后点击“Fetch Website”。

网页内容加载完成后,选中它并点击“Move to Workspace”。

同样地,在右侧列表中点击“Sa ve and Embed”进行处理。如果遇到错误,请参考上文文件添加方法中关于下载嵌入模型的解决步骤。

处理成功后,点击该网页知识库右侧的图钉按钮。

点击确认提示框中的“Okey, get it”。这样,基于网页的知识库也部署完成了。
知识添加完成后,效果如何?我们回到“DeepChat”工作区的主聊天界面,点击“New Thread”创建一个全新的对话线程。

再次提出同样的问题:“三国演义的作者是谁?”。这一次,模型应该能够准确地从我们刚刚添加的知识库中提取信息并给出回答了。对比第二步的测试结果,你可以直观地看到知识库带来的改变。
为了让这个增强了知识的本地模型能被其他程序调用,我们还需要获取它的API密钥。
首先,点击左下角的扳手按钮进入设置页面。

在设置中,找到并选择“工具”分类下的“API密钥”选项。

点击“生成新的API密钥”按钮。

在弹出的窗口中,点击“Creat API key”。

密钥生成后,务必立即点击“Copy API key”并将其妥善保存到一个安全的地方(如密码管理器或本地加密文档中)。这个密钥将用于在Python或其他编程环境中通过API访问你的私有知识库模型。
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