作者：秋寻
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今天分享下deepseek +本地知识库的部署。

先画个数据流程流程。

DeepSeek资源教程、指令合集汇总
链接：pan.quark.cn/s/76648b80

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基于Cherry Studio搭建（首选）

基于本地的deepseek搭建个人知识库。 使用本地服务,安装嵌入模型，用于将文本数据转换为向量标识的模型。

#命令行窗口执行拉取下即可。
ollama pull bge-m3
pulling manifest
pulling daec91ffb5dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.2 GB
pulling a406579cd136... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling 0c4c9c2a325f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  337 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

下载cherry studio

根据自己的环境下载cherry studio

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安装的时候，注意安装到其他磁盘，不要在c盘安装。

本地模型知识库

配置本地ollama

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操作步骤：

  1. 找到左下角设置图标
  2. 选择模型服务
  3. 选择ollama
  4. 点击管理
  5. 点击模型后面的加号（会自动查找到本地安装的模型）
  6. 减号表示已经选择了

知识库配置

DeepSeek资源教程、指令合集汇总
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  1. 选择知识库
  2. 选择添加
  3. 选择嵌入模型
  4. 填写知识库名称

添加知识文档

cherry可以添加文档，也可以添加目录（这个极其方便），添加完以后出现绿色的对号，表示向量化完成。

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搜索验证

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  1. 点击搜索知识库
  2. 输入搜索顺序
  3. 点击搜索 大家可以看下我搜索的内容和并没有完全匹配，不过已经和意境关联上了。

大模型处理

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  1. 点击左上角的聊天图标
  2. 点击助手
  3. 点击默认助手（你也可以添加助手）
  4. 选择大模型
  5. 选择本地deepseek，也可以选择自己已经开通的在线服务
  6. 设置知识库（不设置不会参考）
  7. 输入提问内容
  8. 发问
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大家可以看到deepseek已经把结果整理了，并告诉了我们参考了哪些资料。

满血版

差别就是大模型的选择，在模型服务里配置下在线的deepseek服务即可。

如果你的知识库有隐私数据，不要联网！不要联网！不要联网！

方案二 基于AnythingLLM搭建

下载AnythingLLM Desktop

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下载以后，安装的时候，注意安装到其他磁盘，不要在c盘安装。

AnythingLLM 配置

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点击左下角的设置

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\1. 点击 LLM首选项2. 选择ollama作为模型提供商3. 选择已安装的deepsek 模型4. 注意下地址5. 保存

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\1. 向量数据库不用动即可，使用自带的（ps:如果没有选择安装目录，默认在c盘，如果后续有需要可以挪走）2. 嵌入模型配置3. 可以使用自带的，也可以使用ollama安装好的4. 配置完点击左下角的返回即可

配置工作区

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  1. 新建的工作区
  2. 默认会话
  3. 上传知识库文档
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将文档拖拽到上传框。ps: 只需要拖拽一次就行了，它在聊天框能看到。不知道为什么，我这拖拽以后，没看到上传成功，然后又拖拽了几次。然后聊天框就好多份。

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当然你可以配置远程文档，confluence、github都可以。

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ps: 需要注意的是文档在工作区间内是共用的。

api功能

AnythingLLM 可以提供api访问的功能，这个可以作为公共知识库使用。

DeepSeek资源教程、指令合集汇总
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总结

整个操作下来，AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下，确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维，给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员，我们可以结合dify使用。

最后

个人知识库+本地大模型的优点

  • 隐私性很好，不用担心自己的资料外泄、离线可用
  • 在工作和学习过程中对自己整理的文档，能快速找到，并自动关联
  • 在代码开发上，能参考你的开发习惯，快速生成代码

最后附上DeepSeek资源教程、指令合集汇总

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