anythingllm+deepseek+ollama如何构建其中的api?
时间: 2025-03-05 18:44:04 浏览: 48
### 构建集成 AnythingLLM、DeepSeek 和 Ollama 的 API 接口
为了构建一个集成了 AnythingLLM、DeepSeek 和 Ollama 的 API 接口,需要理解各个组件的功能及其交互方式。
#### 安装和配置 Deepseek 模型
对于 Deepseek 模型的安装与加载可以通过特定命令完成。例如,使用 `ollama pull` 命令来获取指定版本的模型文件,并利用 `ollama list` 来确认模型已被正确加载到环境中[^1]。
```bash
# 下载并加载Deepseek 1.5b模型(建议使用国内镜像源加速下载)
ollama pull deepseek-chat:1.5b
# 查看已加载的模型
ollama list
```
#### 使用 Deepseek 进行测试
一旦模型被成功加载,可通过执行 `ollama run` 加上相应的参数来进行初步功能测试,比如向其发送一段文字请求以检验返回的结果是否符合预期。
```bash
# 测试模型响应
ollama run deepseek-chat:1.5b "请用中文回答:如何提高企业知识管理效率?"
```
#### 部署 AnythingLLM 并连接至 Deepseek
AnythingLLM 提供了一个更友好的图形化界面用于访问 DeepSeek 功能,在此之前需先按照官方指导完成必要的设置工作,包括但不限于复制 API 密钥以及授权操作等步骤[^3]。
#### 创建自定义 API 接口
基于以上准备工作的基础上,现在可以着手创建自己的 RESTful 或 GraphQL 形式的 Web Service API 。这里给出 Python Flask 实现的一个简单例子:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.json
question = data.get('question')
# 调用 Deepseek API 获取答案
response = requests.post(
'http://localhost:8000/run',
json={"model": "deepseek-chat:1.5b", "input": question}
)
answer = response.json().get('output')
return jsonify({"answer": answer})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
```
该示例展示了如何接收来自客户端的问题并通过 HTTP POST 请求转发给本地运行的服务端程序处理;之后再将得到的回答封装成 JSON 对象回传给前端应用展示出来。
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