deepseek+ollama搭建个人知识库

### 使用 DeepSeek 和 Ollama 搭建个人知识库 #### 工具简介 DeepSeek 是一种基于 Transformer 的大型语言模型，能够高效处理自然语言任务。Ollama 则是一个轻量级工具，用于运行和管理本地的大规模语言模型实例[^1]。 #### 架构设计 为了搭建一个高效的个人知识库系统，可以采用以下架构： - **数据存储层**：利用 SQLite 或 MongoDB 存储结构化和个人文档数据。 - **索引服务**：通过 Elasticsearch 或 Meilisearch 提供快速检索功能。 - **推理引擎**：使用 Ollama 部署 DeepSeek 模型作为核心推理模块。 #### 实现步骤详解 ##### 数据准备与预处理 在构建知识库之前，需对输入的数据进行清洗和格式转换。这一步骤通常涉及文本分词、去重以及向量化操作。以下是 Python 中的一个简单示例： ```python import os from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.document_loaders import DirectoryLoader def load_and_process_data(directory_path): loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="*.txt") documents = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) texts = text_splitter.split_documents(documents) return texts ``` 上述代码加载指定目录下的 `.txt` 文件，并将其分割成适合嵌入的小片段。 ##### 向量化与索引建立 对于分割后的文本块，可以通过 Sentence Transformers 将其转化为高维向量表示，随后存入 FAISS 或 ChromaDB 进行相似度查询。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer import chromadb model_name = 'all-MiniLM-L6-v2' embedding_model = SentenceTransformer(model_name) client = chromadb.Client() collection = client.create_collection(name='knowledge_base') for doc in processed_texts: embedding_vector = embedding_model.encode(doc.page_content).tolist() collection.add( embeddings=[embedding_vector], metadatas=[{"source": doc.metadata['source']}], ids=[doc.id] ) ``` 此部分实现了将文本映射到矢量空间的功能，便于后续的语义匹配。 ##### 推理接口集成 最后，在前端应用中调用 Ollama API 完成实时问答交互。下面展示了一个 Flask 微服务的例子： ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/query', methods=['POST']) def query(): data = request.json question = data.get('question') results = collection.query(query_texts=[question], n_results=3) context = "\n".join([item['text'] for item in results['documents'][0]]) response = requests.post( url="http://localhost:11434/api/generate", json={"prompt": f"{context}\nQ:{question}\nA:", "model":"deepseek"} ).json() answer = response["response"] return jsonify({"answer": answer}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 该脚本接收用户的提问请求，从数据库提取最相关的上下文信息后传递给 DeepSeek 模型生成最终回复。 #### 总结 综上所述，借助 DeepSeek 和 Ollama 可以轻松实现个性化的知识管理系统。整个流程涵盖了数据采集、特征抽取直至在线预测等多个环节。