五分钟搭建属于你的AI助手:Ollama+DeepSeek+AnythingLLM深度整合教程
作者简介
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引言
随着人工智能的发展,大模型的应用越来越广泛,它们不仅能够理解自然语言,还能在特定领域内提供专业化的知识服务。为了满足个人或小型团队对于数据隐私保护的需求,本地部署大模型并搭建私有知识库成为了一种趋势。本文将介绍如何使用Ollama、DeepSeek和AnythingLLM来构建这样一个系统,使您能够在自己的计算机上运行强大的AI模型,并利用其进行高效的知识管理和智能问答。
本地部署大模型并搭建私有知识库的好处:
- 数据隐私和安全性:本地部署可以确保敏感数据不被上传到云端,降低数据泄露的风险,特别适合对数据保密有严格要求的企业和个人。
- 控制权:用户对自己的数据和模型有更大的控制权,可以根据需要进行定制和优化,而不依赖于第三方服务。
- 低延迟:本地运行模型可以减少网络延迟,提高响应速度,尤其在需要实时处理的应用场景中尤为重要。
- 离线访问:本地部署允许在没有互联网连接的情况下使用模型和数据,适合在网络不稳定或无法访问的环境中工作。
- 成本效益:长期来看,尤其是对于大规模使用,避免了云服务的持续费用,可能会降低总体拥有成本。
- 定制化:用户可以根据特定需求调整和优化模型,进行更深入的定制,满足特定行业或应用的需求。
- 合规性:某些行业(如医疗、金融等)对数据存储和处理有严格的法律法规要求,本地部署可以帮助企业更好地遵守这些规定。
通过本地部署,用户能够享受更高的灵活性和安全性,同时也能更好地满足特定的业务需求。
简介
本文将手把手教你用 Ollama、DeepSeek 与 AnythingLLM 搭建超强大本地知识库
DeepSeek:AI 领域的实力新星
DeepSeek专注于人工智能技术的研发,尤其在大语言模型方面成果显著。开源发布的DeepSeek R1模型,具备优秀的逻辑推理能力,能够处理复杂多样的自然语言任务。
Ollama:本地运行 AI 模型的利器
Ollama 是一款致力于让用户在本地轻松运行 AI 模型的工具。它提供了简洁易用的命令行界面,极大降低了本地部署模型的门槛。通过 Ollama,用户可以快速拉取并运行各种主流的大语言模型,无需复杂的配置和高昂的云计算成本。其高效的模型管理系统,能帮助用户方便地切换和使用不同模型,满足多样化的需求。
AnythingLLM:知识整合的智能助手
AnythingLLM专注于知识管理和问答系统,提供了桌面客户端,方便用户使用;能够从多种不同来源获取数据,包括但不限于文档、网页、数据库等,将这些分散的非结构化或半结构化数据进行有效整合,统一处理为可供分析和查询的格式,为知识的全面性和完整性提供了保障。,AnythingLLM 能够理解用户的问题,并在知识图谱中精准检索答案,为用户提供准确、全面的回答。
部署架构
Ollama+DeepSeek+AnythingLLM搭建本地知识库的整体架构如下:
Ollama、DeepSeek、AnythingLLM三者整合,搭建本地知识库步骤:
- 准备工作:确保你的设备满足运行要求,安装好 Ollama、DeepSeek 模型(可通过 Ollama 拉取)以及 AnythingLLM。
- 数据导入:将你想要纳入知识库的文本数据整理好,导入到 AnythingLLM 中,构建知识图谱。
- 模型连接:通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型,并将其与 AnythingLLM 进行连接,使得 DeepSeek 强大的语言处理能力与 AnythingLLM 的知识管理能力相结合。
- 测试与优化:输入各种问题进行测试,根据结果对知识库和模型参数进行优化,提升回答的准确性和效率。
准备工作
配置要求:
- 操作系统:MacOS、Linux、Windows
- 硬件要求:
模型规模 | CPU核心数 | 内存 | 硬盘存储空间 | 显卡推荐显存 | 适用场景 |
---|---|---|---|---|---|
1.5B | 最低4核 | 8GB+ | 3GB+ | 非必需,可选4GB+ | 低资源设备部署等场景 |
7B | 8核以上 | 16GB+ | 8GB+ | 推荐8GB+ | 本地开发测试等场景 |
8B | 略高于7B | 同上 | 同上 | 同上 | 需更高精度的轻量级任务 |
14B | 12核以上 | 32GB+ | 15GB+ | 推荐16GB+ | 企业级复杂任务等场景 |
32B | 16核以上 | 64GB+ | 30GB+ | 推荐24GB+ | 高精度专业领域任务等场景 |
70B | 32核以上 | 128GB+ | 70GB+ | 多卡并行 | 科研机构高复杂度生成任务等场景 |
GPU非必须,如果使用GPU性能会更好,支持列表参考Ollama GPU支持列表
Ollama安装
首先,我们需要访问Ollama的官方网站并根据您的操作系统选择相应的版本进行下载和安装。(当前支持MacOS、Linux和Windows多个系统版本)
Ollama官网:https://ollama.com/download
安装完成后,打开命令行工具,使用ollama下载deepseek模型,如下:
➜ ~ ollama run deepseek-r1:8b
pulling manifest
pulling aabd4debf0c8... 18% ▕███████████████████████████ ▏ 206 MB/1.1 GB 954 KB/s 15m54s
注:这个过程可能会比较耗时,具体取决于您的网络速度。ollama官网托管了多个版本的deepseek模型,我们这里为了方便,我们选择模型deepseek-r1:8b来进行演示。
AnythingLLM安装
下载并安装AnythingLLM,根据您的操作系统选择相应的版本。(当前支持MacOS、Linux和Windows多个系统版本)
AnythingLLM官网:https://anythingllm.com/desktop
安装完成后,打开AnythingLLM,会有一段欢迎提示如下:
数据导入
文档准备
在开始之前,您需要准备一些文档数据,这些文档将作为知识库的基础。文档可以是各种格式,如txt、pdf、doc等,只要AnythingLLM支持即可。您可以选择上传一些与您感兴趣的主题相关的文档,以便模型能够从中学习到更多的知识。比如我们一些技术文档、论文、报告等,我们以技术报告“DeepSeek-V3 Technical Report”为例。
打开AnythingLLM,按照提示创建一个新的工作区。接下来,点击工作区旁边的上传按钮,上传您希望包含在知识库中的文件。
上传完成后,点击“Save and Embed”,以便模型能够处理这些文档内容。
模型连接
打开AnythingLLM,点击工作区旁边的配置按钮,选择Ollama作为推理后端,并确保选择了deepseek模型和其他必要的参数。这样,您的本地知识库就准备好了。配置如下:
- 点击配置按钮,并切换到
Chat Settings
菜单项 - 在工作区
Workspace LLM Provider
配置中选择Ollama - 在工作区
Workspace Chat model
配置中选择deepseek-r1:8b (注:只有使用ollama下载deepseek模型后,这里才会显示) - 其他配置项可以根据需要进行调整,如果不确定,可以使用默认值
点击保存 Update workspace
,然后您就可以开始使用您的本地知识库了。
测试与优化
一旦完成安装和配置,您就可以通过AnythingLLM的工作区与模型进行交互了。尝试提出一些关于已上传文档的问题,看看模型是如何利用新学到的知识来回答的。
从上面截图上可以看到:
- AnythingLLM通过调用deepseek模型完成了知识问答
- 图片底部显示
Hide Citations
表明,本次问答引用了我们之前上传的技术报告DeepSeek_V3.pdf
,虽然技术报告使用英文,但是deepseek由于支持多语言,在知识问答时能够自动进行翻译。
注:如果您上传了多篇关于某个特定领域的论文或报告,那么询问模型有关该领域的细节时,能得到更加准确的回答。
总结
通过使用Ollama、DeepSeek和AnythingLLM搭建本地知识库,我们不仅能够享受大模型带来的便利,还能够确保数据的安全性和隐私性。这种方法特别适合那些对数据保密有严格要求的企业和个人用户,同时也解决了在线DeepSeek不稳定的问题。
展望未来,随着技术的进步,本地部署的AI解决方案将会变得越来越普及,为用户提供更多的灵活性和控制权。
参考资料
- [1] Ollama官网:https://ollama.com
- [2] AnythingLLM官网:https://anythingllm.com
- [3] DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/
- [4] DeepSeek模型的Ollama地址:https://ollama.com/library/deepseek-r1
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