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deepseek+ollama+ragflow本地部署

时间: 2025-03-01 09:59:47 浏览: 126

### 关于 DeepSeek、Ollama 和 RAGFlow 的本地部署 #### 安装 Ollama 为了实现模型的本地化运行，ollama 是一个不可或缺的工具。通过 ollama 可以便捷地在个人计算机上启动诸如 GPT-4 或者 DeepSeek 等先进的人工智能模型[^3]。 ```bash pip install ollama ``` 完成上述命令后，即可利用 ollama 来加载和管理各种预训练模型。 #### 配置 DeepSeek 对于 DeepSeek 的设置而言，在构建本地知识库的过程中起到了核心作用。其能够帮助用户快速检索并理解特定领域的文档内容。具体操作涉及创建领域词典以及调整语义分块参数来优化查询效果[^1]。 ```python from deepseek import KnowledgeBase kb = KnowledgeBase() kb.add_documents([ {"title": "Document Title", "content": "This is the document content."} ]) ``` 这段 Python 代码展示了如何向 DeepSeek 中添加文档以便后续进行高效的搜索处理。 #### 使用 RAGFlow 提升性能 RAGFlow 利用读取增强机制进一步增强了系统的响应质量。通过对返回的结果集做精细化控制，可以显著提高最终输出的相关性和准确性。这一步骤通常是在获取到初步候选列表之后执行。 ```python import ragflow def retrieve(query): results = ragflow.retrieve(query=query, top_k=5) return results ``` 以上函数 `retrieve` 接受一个问题作为输入，并从中抽取最有可能匹配的知识条目。 ---

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