人工智能本地部署知识库
时间: 2025-03-20 19:14:35 浏览: 34
### DeepSeek 本地部署及搭建本地知识库的方法
为了实现人工智能知识库的本地部署,可以按照以下方法操作。此过程基于 DeepSeek 的 R1 版本以及 Cherry-Studio 提供的图形化界面支持。
#### 安装 Ollama
Ollama 是一个轻量级工具,用于运行大型语言模型 (LLM),它能够帮助简化 LLM 部署的过程[^1]。
要安装 Ollama,请访问其官方文档页面并下载适合您操作系统版本的二进制文件。通常情况下,可以通过命令行完成安装:
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
这一步完成后,您可以验证 Ollama 是否成功安装:
```bash
ollama models
```
如果显示可用模型列表,则说明安装成功。
#### 下载 DeepSeek 模型
DeepSeek 提供了一系列高质量的语言模型,这些模型可以在本地环境中加载和使用。通过 Ollama 工具,可以直接拉取所需的 DeepSeek 模型:
```bash
ollama pull deepseek/medium
```
上述命令会下载名为 `deepseek/medium` 的预训练模型。如果您需要更大规模或更精确的模型,可以选择其他变体,例如 `deepseek/large` 或者最新的改进版。
#### 使用 Cherry-Studio 图形化界面
对于不熟悉命令行操作的用户来说,Cherry-Studio 提供了一个友好的 GUI 界面来管理和调用已部署的知识库与模型。以下是具体步骤:
1. 访问 Cherry-Studio 的官方网站或者 GitHub 页面获取最新版本的应用程序。
2. 启动应用程序后,在设置选项中指定之前配置好的 Ollama 路径及其关联模型。
3. 创建一个新的对话窗口,并测试输入一些查询语句以确认一切正常工作。
#### 构建自定义本地知识库
除了直接利用现有的大语言模型外,还可以进一步扩展功能范围——即构建专属领域内的专业知识数据库。这一环节主要涉及以下几个方面:
- 数据收集:整理目标行业相关的资料作为初始素材;
- 文档处理:将原始数据转换成结构化的格式以便后续分析;
- 嵌入向量化存储:采用先进的技术手段比如 FAISS 库把文本映射到高维空间形成稠密表示形式从而提高检索效率;最后将其集成至整个框架体系当中去。
以上就是关于如何在个人电脑上完成一个人工智能驱动的知识管理系统全流程介绍。
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