DeepSeek本地知识库
时间: 2025-03-20 16:00:33 浏览: 32
### DeepSeek 本地知识库搭建与使用方法
DeepSeek 是一种先进的大语言模型,支持多种应用场景下的自然语言处理任务。为了实现更高效的定制化应用,可以通过本地部署的方式构建专属的知识库并加以利用。
#### 安装 Ollama
首先需要完成 Ollama 的安装过程,这是运行 DeepSeek 模型的基础工具之一。Ollama 提供了一个轻量级框架来管理和调用大型语言模型[^1]。具体操作可以参考官方文档中的说明部分。
```bash
brew install ollama # macOS 用户适用命令
ollama models pull deepseek/... # 下载指定版本的 DeepSeek 模型文件
```
上述脚本展示了如何下载目标模型至本地环境以便后续加载和训练调整。
#### 配置 Cherry-Studio 或其他可视化管理工具
对于希望简化交互流程的操作者来说,引入像 **Cherry-Studio** 这样的图形界面程序能够极大地方便日常管理工作流。它允许用户无需编写复杂代码即可上传资料、创建索引以及查询相关内容。
另外还可以考虑采用 Dify 等平台来进行更加深入的企业级别整合解决方案设计工作。这类产品不仅提供了友好的前端展示效果而且具备高度灵活性满足不同业务需求场景的要求[^2]。
#### 构建自定义语料数据库
当基础架构准备就绪之后,则进入到核心环节——即建立个性化的信息存储体系当中去。这一步骤通常涉及以下几个方面:
- 数据采集:收集来自内部文档档案或者外部公开资源的数据集;
- 文档预处理:清洗杂乱无章原始素材使其适配算法输入标准格式;
- 向量化表示转换:运用向量嵌入技术把文字片段映射成高维空间点位便于检索匹配运算执行效率提升显著;
这些准备工作完成后就可以正式投入使用了!
以下是 Python 实现的一个简单例子用于演示如何将一段文本转化为对应的数值特征表达形式:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["This framework generates embeddings for each input sentence"]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
```
此段代码采用了 `sentence-transformers` 库里的预训练 miniLM 来获取句子级别的 embedding 表达[^3]。
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