Ollama + DeepSeek
时间: 2025-03-03 10:20:06 浏览: 50
### Ollama 和 DeepSeek 集成概述
Ollama 是一种用于管理和部署大型语言模型的服务平台,而 DeepSeek 则是一个强大的预训练语言模型。两者结合可以实现高效的自然语言处理解决方案。当完成 DeepSeek 的本地部署之后,进一步借助 AnythingLLM 来定制化知识库能够显著提升系统的性能和适用性[^1]。
对于具体的安装过程以及如何利用 Python API 进行调用等方面的信息,在实际操作中涉及到模型下载、量化等一系列技术细节,并提供了详细的指导文档和服务部署优化建议[^2]。
#### 使用场景实例展示
假设存在一家金融机构希望构建内部问答系统来支持客服工作:
- **需求分析**:该机构拥有大量历史交易记录及客户咨询数据,希望通过智能化手段提高服务质量。
- **方案设计**:采用 Ollama 平台快速搭建环境并加载经过微调后的 DeepSeek 模型;再通过 AnyThing LLM 接口接入企业自有数据库作为额外的知识源,使得机器不仅能理解通用金融术语还能精准回应关于本公司的特殊政策或产品信息。
```python
from ollama import load_model, predict
import anything_llm as al
# 加载已有的DeepSeek模型
model = load_model('path/to/deepseek')
def get_custom_response(query):
# 查询自定义知识库获取上下文信息
context = al.query_knowledge_base(query)
# 将查询语句与背景资料组合输入给大模型预测最佳答案
response = predict(model=model, input_text=f"{context}\n{query}")
return response['output']
if __name__ == "__main__":
user_input = "请问去年我们公司推出的理财产品有哪些?"
result = get_custom_response(user_input)
print(result)
```
此代码片段展示了如何将来自用户的请求先传递至专门为企业准备的数据存储层检索相关信息,然后再连同这些补充材料一并发往深度学习框架以获得更贴合实际情况的回答。
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