deepseek本地部署—搭建个人AI知识库
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1.下载AnythingLLM
选择ollama，在此步骤之前，请在本地安装deepseek模型，具体安装步骤可参照上一篇帖子
点击右边箭头，一直下一步
2.完成模型配置
选择 Ollama 中的 shaw/dmeta-embedding-zh，主要原因是它对于中文支持比较好。如果英文比较好，也可以选择 nomic-embed-text。 具体效果可以自行实践。
在此步骤之前，请在本地安装shaw/dmeta-embedding-zh或nomic-embed-text，安装命令在模型详情页面
记得保存更改
3.上传文档，投喂数据
选中需要的文档，然后点击Move to Workspace，在右边区域点击Save and Embed进行向量化处理。
提示成功后。点击New Thread开始对话。询问文档中的相关内容，即可看到相应回答。
魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。
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