不可错过!DeepSeek + 本地知识库,打造超强AI助手
整个操作下来,AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下,确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维,给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员,我们可以结合dify使用。个人知识库+本地大模型的优点隐私性很好,不用担心自己的资料外泄、离线可用在工作和学习过程中对自己整理的文档,能快速找到,
上篇分享了 [国产AI之光!DeepSeek本地部署教程,效果媲美GPT-4],今天分享下deepseek +本地知识库的部署。
先画个数据流程流程。

基于Cherry Studio搭建(首选)
基于本地的deepseek搭建个人知识库。 使用本地服务,安装嵌入模型,用于将文本数据转换为向量标识的模型。
#命令行窗口执行拉取下即可。
ollama pull bge-m3
pulling manifest
pulling daec91ffb5dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.2 GB
pulling a406579cd136... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling 0c4c9c2a325f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 337 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success
下载cherry studio
根据自己的环境下载cherry studio

安装的时候,注意安装到其他磁盘,不要在c盘安装。
本地模型知识库
配置本地ollama


操作步骤:
-
找到左下角设置图标
-
选择模型服务
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选择ollama
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点击管理
-
点击模型后面的加号(会自动查找到本地安装的模型)
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减号表示已经选择了
知识库配置

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选择知识库
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选择添加
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选择嵌入模型
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填写知识库名称
添加知识文档
cherry可以添加文档,也可以添加目录(这个极其方便),添加完以后出现绿色的对号,表示向量化完成。

搜索验证

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点击搜索知识库
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输入搜索顺序
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点击搜索 大家可以看下我搜索的内容和并没有完全匹配,不过已经和意境关联上了。
大模型处理

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点击左上角的聊天图标
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点击助手
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点击默认助手(你也可以添加助手)
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选择大模型
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选择本地deepseek,也可以选择自己已经开通的在线服务
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设置知识库(不设置不会参考)
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输入提问内容
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发问

大家可以看到deepseek已经把结果整理了,并告诉了我们参考了哪些资料。
满血版
差别就是大模型的选择,在模型服务里配置下在线的deepseek服务即可。
如果你的知识库有隐私数据,不要联网!不要联网!不要联网!
方案二 基于AnythingLLM搭建
下载AnythingLLM Desktop

下载以后,安装的时候,注意安装到其他磁盘,不要在c盘安装。
AnythingLLM 配置

点击左下角的设置

1. 点击 LLM首选项
2. 选择ollama作为模型提供商
3. 选择已安装的deepsek 模型
4. 注意下地址
5. 保存

1. 向量数据库不用动即可,使用自带的(ps:如果没有选择安装目录,默认在c盘,如果后续有需要可以挪走)
2. 嵌入模型配置
3. 可以使用自带的,也可以使用ollama安装好的
4. 配置完点击左下角的返回即可
配置工作区


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新建的工作区
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默认会话
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上传知识库文档

将文档拖拽到上传框。ps: 只需要拖拽一次就行了,它在聊天框能看到。不知道为什么,我这拖拽以后,没看到上传成功,然后又拖拽了几次。然后聊天框就好多份。

当然你可以配置远程文档,confluence、github都可以。

ps: 需要注意的是文档在工作区间内是共用的。
api功能
AnythingLLM 可以提供api访问的功能,这个可以作为公共知识库使用。

总结
整个操作下来,AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下,确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维,给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员,我们可以结合dify使用。
最后
个人知识库+本地大模型的优点
-
隐私性很好,不用担心自己的资料外泄、离线可用
-
在工作和学习过程中对自己整理的文档,能快速找到,并自动关联
-
在代码开发上,能参考你的开发习惯,快速生成代码
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大模型&AI产品经理如何学习
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1.学习路线图

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。


(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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