DeepSeek本地部署知识库
时间: 2025-05-12 12:32:54 浏览: 14
### DeepSeek 知识库本地部署方法指南
#### 1. 准备工作
在开始之前,需确保已安装必要的依赖项以及准备好运行环境。对于 Windows 和 Linux 用户来说,Ollama 是一种推荐的方式用于加载和管理 LLMs 模型[^2]。
#### 2. 安装 Ollama 并下载 DeepSeek 模型
为了简化模型管理和部署过程,可以利用 Ollama 工具来完成模型的获取与初始化操作。以下是具体命令:
```bash
# 安装 ollama (如果尚未安装)
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
# 下载并加载 deepseek-r1 模型
ollama pull deepseek/r1
```
上述脚本会自动拉取指定版本的 DeepSeek-R1 模型到本地环境中[^3]。
#### 3. 配置本地知识库
为了让 DeepSeek-R1 支持自定义的知识查询功能,需要设置一个本地知识库作为其参考资料来源。这一步骤可以通过导入结构化或非结构化的文本文件实现。例如 PDF、TXT 或 CSV 文件都可以被纳入其中以便后续调用[^1]。
假设我们有一个名为 `knowledge_base` 的目录存放所有待处理的数据集,则可通过如下方式将其关联至当前项目中:
```python
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
loader = DirectoryLoader('./knowledge_base/', glob="*.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma.from_texts(texts=texts, embedding=embeddings)
```
此代码片段展示了如何使用 LangChain 库构建向量数据库,并将分割后的文档嵌入其中以供检索之用。
#### 4. 启动服务并与前端交互
最后,在完成了前期准备工作之后就可以启动相应的 API 接口或者图形界面程序让用户能够方便快捷地访问我们的定制版 DeepSeek 实例了。比如借助 FastAPI 创建 RESTful Web Service;亦或是采用 Cherry Studio GUI 方便直观的操作体验。
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