1、简介

尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！

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2、准备

自己从头搭建个人知识库就像手工造汽车——理论可行但太费劲。这里推荐一个「懒人神器」：AnythingLLM。它能帮你把电脑里的文档（PDF/Word/代码文件都行）变成会聊天的知识库，操作就像把文件拖进文件夹一样简单！

用这个工具你可以：

✅ 随时提问：比如“上周写的Verilog代码在哪？”直接对话就能找到；写RTL代码卡壳时，它能秒查你去年写的相似案例；面对几十份会议纪要，直接问它就能提取关键结论。

✅ 保护隐私：所有资料都存在自己电脑里，不怕泄露

✅ 跨格式支持：无论是技术文档、会议记录还是代码片段都能处理

整个过程只需要三步：

把文件拖进软件

等它自动分析（喝杯咖啡的时间）

开始用自然语言提问

相当于给你的电脑配了个24小时待命的资料管家，特别适合经常需要查旧文档的技术人员！

3、下载AnythingLLM

以下是下载链接（安装包也可在附录A获取）：

https://anythingllm.com/desktop

使用管理员模式安装

4、配置

先确保ollama是开启状态，然后搜索ollama

选择deepseek模型

在 AnythingLLM 的本地部署配置中，MAX Token（最大令牌数） 是一个关键参数，主要用于控制语言模型（LLM）处理文本时的输入和输出长度限制。

语言模型（如 GPT）单次处理的文本长度受硬件和算法限制。MAX Token 决定了模型单次请求能处理的 输入+输出 的 Token 总数上限。超过此值会导致截断或报错。

Token 并非严格等于单词或汉字。例如，英文中 1 Token ≈ 4 字符，中文中 1 汉字 ≈ 2-3 Token

在问答或生成场景中，该参数直接影响 AI 生成回答的最大长度。例如设置为 512，则回答内容会被限制在约 512 个 Token（约 380 个汉字或 700 英文单词）。

点击下一步

填写自己的邮箱

填写工作区名称

设置中文

上传文档

将文档放到工作区

保存

更新中

更新成功

4、测试结果

可以看到deepseek可以理解文档中的内容

5、写在最后

当然，AnythingLLM还具备其他功能，如代码托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展开论述，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精准度仍然受到硬件性能的制约。建议开发者参考以下硬件选型策略，轻量级部署：RTX 3060(12GB)+32GB DDR4+1TB SSD（支持7B参数模型实时推理）；企业级方案：A100 80GB*4+NVLink+Optane持久内存（满足千亿级Token知识库毫秒响应）。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。

这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是我在行业一线实战经验的总结。

这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习，相信它们一定能为你提供实质性的帮助。

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大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者，这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

640套AI大模型报告合集

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