deepseek本地部署 个人知识库
时间: 2025-02-21 07:05:10 浏览: 69
### 部署 DeepSeek 构建本地个人知识库
为了在本地环境中部署 DeepSeek 并构建个人知识库,可以采用特定方法和工具组合实现这一目标。具体而言,使用 DeepSeek 结合 AnythingLLM 工具是一种有效的方式[^1]。
#### 安装 Ollama
首要任务是在本地环境上安装 Ollama 软件包。这一步骤对于后续操作至关重要,因为 Ollama 是运行其他组件的基础平台之一[^3]。
```bash
pip install ollama
```
#### 设置 Cherry-Studio 界面化工具
完成上述软件包的安装之后,推荐利用 Cherry-Studio 提供的图形用户界面来进行更便捷的操作配置。该界面不仅简化了复杂命令行指令的学习成本,还提供了直观易懂的操作流程指引。
#### 构建本地智能知识库
通过上传自定义文档资料至已安装好的系统内,使得 DeepSeek 模型能够针对这些输入材料进行训练学习过程。这意味着可以根据自身需求定制专属领域内的专业知识体系[^2]。
```python
from deepseek import KnowledgeBaseBuilder
builder = KnowledgeBaseBuilder()
builder.add_documents([
"path/to/your/document1.pdf",
"path/to/another/document.txt"
])
builder.train_model()
```
此段 Python 代码展示了如何向 `KnowledgeBaseBuilder` 类实例添加多个文件路径作为待处理的数据源,并调用 `.train_model()` 方法启动模型训练程序。
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