---

前言

语言模型的有效应用可以给企业带来巨大经济效益，本文就介绍了Windows平台的部署所需要的模型的安装步骤并构建本地知识库。

---

一、本地部署Ollama和DeepSeek-R1-7b

https://www.cnblogs.com/qubernet/p/18702147中，作者已经介绍了详细的安装步骤，不在此赘述。本文采用的步骤包括：

通过命令安装

在Ollama官网下载Windows版本安装包到文件夹D:\Dowdloads中。设置指定安装路径D:\anzhuanglujing\Ollama. 在下载DeepSeek模型之前，需要添加环境变量OLLAMA_MODELS（模型下载路径），Path中需要添加Ollama安装路径。关于环境变量的用户变量与系统变量的区别，可见相关博客.

唯一需要注意的是，将环境变量设置成功后，需要重启Ollama生效。本机设置结果如下：

DeepSeek模型下载成功后，可以在cmd中查看和运行：

二、Anything LLM的安装和使用

1.安装

从AnythingLLM官网下载并安装到路径D:\anzhuanglujing\AnythingLLM，打开AnythingLLM会自动检测本地部署的模型，所以前提确保Ollama本地部署的模型正常运行。笔者没有重新安装Anything LLM，下图截自网络：

在AnythingLLM中可以更换模型，本文采用7b模型：

2.使用

2.1 新建工作区(workspace)并测试Chat功能

2.2 新建工作区(workspace)并测试RAG功能

添加本地知识库步骤如下：

步骤一：上传本地知识库的文档

在左侧工作区找到上传按钮并上传文档

步骤二：文档向量化

选中文档并点击“移动到工作区（Move to workspace）”，然后点击“嵌入（save and embed）”。嵌入是将文本转换为矢量的过程。



嵌入成功之后，锁定右上角的图钉图标，来使用知识库。

步骤三：验证

在test12中新建对话，问它，老北京炸酱面怎么制作？从输出结果中看，模型的确学到了刚刚上传的知识库。

---

总结

以上就是关于地道老北京炸酱面的制作方法(并不是)，本文仅仅简单介绍了AnythingLLM的使用，而如何提供 API 接口供其他设备使用，敬请期待下一篇博客。