之前写过联网对话、聊天历史对话，现在继续写个文件对话。

由于 deepseek 等大语言模型数据时效性问题，无法跟上现实世界信息的动态变化，企业内部信息更是无法理解，为了将 deepseek 应用到企业内部，之前有写过通过联网搜索、上传文件、搭建知识等检索增强生成（RAG）方式，现在继续探讨如何通过结合数据库来实现问答。

对于普通人来说，DeepSeek似乎高深莫测：哪里可以使用满血版？如何快速上手？能解决哪些实际问题？企业又该如何落地？本文将用最直白的语言，帮你掌握deepseek。

本地部署deepseek-r1，基于ollama + webui，并开启cuda + cudnn 加速运算，我电脑显卡是3060 12G，没显卡的可以跳过cuda + cudnn的安装。

之前写过一篇LangChain-Chatchat搭建本地知识库的，现在再次讲解下 LangChain-Chatchat + deepseek + bge-m3 来实现本地私有化知识库。

在本地部署deepseek时，有些人的电脑没有互联网或者模型下载很慢，这时候可以来一个曲线救国，找已经安装好的电脑导过去。

市面上有很多web search api厂商，比如brave、exa、bing等，但是基本是国外的，访问慢有些还需要魔法，微软的bing价格贵且订阅需要绑定国际信用卡，所以这里推荐国内的博查。简介：持自然语言搜索的 Web Search API，从近百亿网页和生态内容源中搜索高质量世界知识，包括新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等。

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