本文介绍了如何利用 vLLM工具在本地部署 DeepSeek大模型，帮助企业搭建高效、安全的智能服务系统。通过 vLLM 的动态批处理和显存优化技术，充分发挥 DeepSeek 在自然语言处理上的强大能力，实现了低延迟、高吞吐的企业级私有化推理服务。这套方案不仅确保了数据隐私和系统高性能，还能灵活满足多场景应用需求，为企业的智能化转型提供了可靠支持。

**摘要**：本研究基于Dify框架与DeepSeek大语言模型，构建了一个功能完善的智能体（Agent）系统，运行于Windows环境。通过模型集成、API调用及对话管理技术，该智能体实现了自然语言理解、多轮对话交互及任务自动化执行。系统设计注重模块化与可扩展性，适用于聊天机器人、数据分析及自动化工作流等多种应用场景。

本文探讨了基于 DeepSeek-R1 的本地知识库构建与应用研究，提出了一种结合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架 的解决方案。通过整合 Embedder（文本嵌入模型） 和 向量数据库 ，实现了高隐私性、低延迟的知识检索与生成能力。