前言

今天要介绍的是如何利用DeepSeek来搭建本地个人知识库。这一过程始于安装AnythingLLM——一款强大的工具，它赋予用户能力，利用先进的大型语言模型打造专属的智能知识库及聊天系统。想象一下，教师能轻松转化教学素材、课件为知识宝库，为学生提供定制化的学习辅导与即时答疑；学生则可在探索知识的旅途中，随时向这一智能系统提出疑问，迅速获得详尽解答与指引。

首先，访问AnythingLLM官方网站。

进行客户端的下载与安装。

安装完毕后，启动AnythingLLM客户端。

在“Search LLM Providers”栏中选择“Ollama”，然后在Ollama Model中选择本地部署的模型。

输入工作区名称。

完成以上操作后，接下来需要安装Ollama的“nomic-embed-text”模型。“nomic-embed-text”是一款先进的文本嵌入模型，可以提升文本处理的效率和准确性。我们需要将这个模型安装到AnythingLLM中的Embedder里，通过将文本转化为向量，能够更高效地在大量文档或数据集中进行搜索和匹配。

进入Ollama官网的Model页面，搜索“nomic-embed-text”，复制安装指令。

然后，通过CMD命令进入“命令提示符界面”，粘贴安装指令并完成安装。

安装完成后，点击AnythingLLM的“Open settings”。

选择“Embedder首选项”。

在“嵌入引擎提供商”中选择Ollama。

在“Ollama Embedding Model”中选择“nomic-embed-text”，然后点击“保存更改”。

进入创建好的工作区后，就可以使用自己专属的知识库了。

点击上传按钮，将文档上传到知识库中。

在这里可以点击“Click to upload or drag and drop”。

选择要上传的文件。

点击“Move to Workspace”将这些文件移动到创建好的工作区。

转移到工作区后，点击“Save and Embed”。

也可以在工作区的每个“Thread”里面点击该按钮来上传文档。

之后，就可以在知识库中参考已上传的文档进行智能服务。

完成任务后，可以点击“Show Ciations”查看参考文档。

点击蓝色的文档后可以看到参考文档的内容。

最后的最后

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