【DeepSeek应用】Deepseek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI）
【DeepSeek应用】DeepSeek 搭建个人知识库（Ollama+CherryStudio）
【DeepSeek应用】100个 DeepSeek 官方推荐的工具箱
【DeepSeek应用】Zotero+Deepseek 阅读与分析文献

DeepSeek-R1 大模型价格低廉，性能卓越，在 AI 行业引起了广泛关注。DeepSeek 提供了多种使用方式，满足不同用户的需求和场景。DeepSeek 本地部署在数据安全、性能、定制化、成本、离线可用性和技术自主性方面具有显著优势。
【DeepSeek应用】Deepseek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI） 详细讲解了基于 Ollama+Docker+OpenWebUI 的本地化部署流程。
本文在该文的基础上，进一步介绍搭建个人知识库，详细讲解 基于 CherryStudio 搭建个人知识库的流程，并通过实例代码演示。

1. 为什么搭建个人知识库

搭建个人知识库，本质上是通过私有化的大模型能力将分散的文档、笔记、数据等转化为可交互的智能知识体系。

DeepSeek 是基于公开数据训练的。在日常工作和学习中，我们常常会积累大量的文档、代码、笔记等资料。对于企业来说，更是积累了大量业务资料和技术资料，都是宝贵的私有知识库内容。通过搭建个人知识库，让 DeepSeek 和私有数据结合，就能实现更专业的、更智慧的、私人定制的大模型。

使用 DeepSeek + 个人知识库的典型应用场景如下。

1. 学习研究：自动解析论文，生成结构化笔记，支持自然语言提问（如“对比Transformer和CNN的优缺点”）。
2. 创作辅助：基于历史文档生成连贯内容（如技术博客草稿、代码模板），自动检查知识一致性。
3. 企业知识管理：自动构建知识图谱，支持智能问答和知识推荐，提升团队协作效率。

如果个人知识库的内容不涉及保密数据，可以通过云服务搭建个人知识库，更加快捷高效。如果个人知识库的内容涉及商业秘密或个人隐私，不宜上传到云服务器，则建议在本地搭建个人知识库。

搭建基于 Deepseek 的个人知识库，可以采用不同的技术路线。

• 1. Ollama + Chatbox 搭建个人知识库：
  通过 Ollama 提供本地模型运行支持，Chatbox 提供知识库管理功能，支持零代码或低代码操作。
  Chatbox 是一个聊天性质的对话窗口，该方案适合快速搭建一个简单的文档知识库，但对于上传大批文件进行学习的效果不太理想。

• 2. CherryStudio + 第三方嵌入模型 搭建个人知识库：
  通过 Ollama 提供本地模型运行支持，CherryStudio 通过图形化界面配置模型和知识库，无需编程。适合于个人用户或小团队快速构建基于私有数据的问答系统。

• 3. Docker + Dify 搭建个人知识库：
  容器化部署，隔离性强，适合企业级应用；Dify 提供完整的知识库问答系统框架。适合 小型公司需要稳定、可扩展的私有知识库系统。

本文采用 CherryStudio 来搭建 Deepseek 个人知识库。

2. 获取 Deepseek API 权限

2.1 获取 Deepseek API 权限的途径

在 CherryStudio 中通过 API 接口调用 DeepSeek 模型，需要 DeepSeek API 权限。通过 Deepseek 官网或第三方平台都可以获取 Deepseek API 权限。

1. 通过 Deepseek 官方平台获取 API Key
   Deepseek 官方平台是最直接的获取 API Key 的方式，适合需要纯正模型和最新功能的用户。
   步骤：
   （1）注册并登录：访问 Deepseek 官方开发者平台，使用手机号或微信账号注册并登录。
   （2）创建 API Key：在开发者平台首页点击 “API Keys”；选择 “创建 API Key”，填写名称并生成密钥。
   注意：
   （1）价格：每 100 万输出 Token 的价格为 8 元（V3 模型）或 16 元（R1 模型）。
   （2）稳定性：由于官方服务器压力较大，可能会出现访问不稳定的情况。

2. 通过硅基流动平台获取 API Key
   硅基流动平台提供了 DeepSeek 模型的接入服务，适合需要稳定性和多样化模型的用户。
   步骤：
   （1）注册并登录：使用邀请码 cXfb9wOT 注册 硅基流动平台，即可获赠 2000 万 Tokens！
   （2）创建 API Key：在平台首页，点击 “API 密钥”；选择 “新建 API 密钥”，填写描述信息并生成密钥。
   注意事项：
   （1）价格：每 100 万输出 Token 的价格为 8 元（V3 模型）或 16 元（R1 模型），与官方平台一致。
   （2）功能：平台稳定性较好，适合长期使用。

3. 通过百度千帆平台获取 API Key
   百度千帆平台提供了 DeepSeek 模型的接入服务，价格相对较低。

4. 通过火山方舟平台获取 API Key
   火山方舟平台提供了 DeepSeek R1 模型的接入服务，适合需要高速联网和思维链功能的用户。

2.2 注册硅基流动平台获取 DeepSeek API 权限

使用邀请码 cXfb9wOT 注册 硅基流动平台，获赠 2000 万 Tokens！

1. 访问 硅基流动平台，使用邀请码 cXfb9wOT 注册。注意如果不使用邀请码也可以注册，但不会获赠 Tokens，您可以在 “余额充值” 中充值获取 Tokens。

3. 获取API
   API密钥 是您访问 SiliconCloud 接口的凭证，具有该账户的完整权限。
   （1）新建 API 密钥：在左侧控制台中选择 “API秘钥”，进入 API 管理页面，点击右上角的 “新建 API 密钥”，点击 “新建密钥” 即可新建一条 API密钥。

（2）复制 API 密钥：如下图所示，在 API 管理页面生成了一条 API 密钥，点击秘钥就可以复制 API 密钥，用于通过 API 来调用 Deepseek 模型。

3. 安装 CherryStudio

3.1 CherryStudio 简介

CherryStudio（https://cherry-ai.com） 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。其核心功能包括：

• 基础对话功能：支持一问多答、自动分组、对话导出、自定义参数、助手市场、多种格式渲染。
• 集成特色功能：提供 AI绘画、AI小程序、翻译功能、文件管理、全局搜索。
• 多服务商管理功能：支持 OpenAI、Gemini、Deepseek、Azure 等主流服务商的模型统一调用。
• 本地知识库系统：
  • 多种格式支持：支持 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、TXT、MD 等多种文件格式导入。
  • 多种数据源支持：支持本地文件、网址、站点地图甚至手动输入内容作为知识库源。
  • 知识库导出：支持将处理好的知识库导出并分享给他人使用。
  • 支持搜索检查：知识库导入后，用户可实时检索测试，查看处理结果和分段效果。

使用 CherryStudio 构建个人知识库，所有使用数据都储存在本地，不会上传到任何第三方服务器，可以避免数据泄漏风险。此外，CherryStudio 支持全本地场景使用，可以实现本地部署 Deepseek 的模型调用。

Cherry Studio 针对个人用户免费。

3.2 CherryStudio 下载与安装

1. 下载 CherryStudio 安装程序。
   可以从 CherryStudio 官方网站 下载 CherryStudio 安装程序。如果下载速度慢，可以从官网主页选择“其他版本或备用线路下载”，或网盘下载。
   

2. 安装 CherryStudio。

3.3 CherryStudio 模型配置

1. 输入 API 密钥：
   打开 CherryStudio 应用程序，点击左下角 “设置” 按钮，选择 “模型服务–硅基流动” 接入模型配置页面，将刚才从 硅基流动 获取的密钥 复制到 右侧的 “API 密钥” 栏中。

2. 添加 Deepseek模型：
   在模型配置页面，拉到页面最下方，点击“管理”按钮弹出 “硅基流动模型” 管理页面，在 CherryStudio v1.1.10 中默认添加了 Deepseek-R1 和 Deepseek-V3 模型，可以根据需要增加或删除所需的模型。
   也可以点击 “添加” 按钮在弹出 “添加模型” 页面填写 模型ID 和模型名称，添加特定的模型。

3. 检测 Deepseek 模型的连接：
   （1）在模型配置页面，点击 “API密钥” 后面的 “检查按钮”，弹出“选择检测模型”窗口，点击“确定”按钮。
   （2）如果连接成功，则弹出 “连接成功”，测试成功。如果连接失败，则弹出 “连接失败”，并显示失败原因的代码。
   注意：“连接成功” 或 “连接失败” 的弹窗很快都会自动消失，因此在检测时要注意观察页面显示。

4. 配置嵌入模型：
   嵌入模型的主要作用是将本地文件的内容转换成有意义的数字，存储到向量数据库中。在用户提问时，利用 RAG 技术在数据库中搜索到相似答案，最终回复用户。
   在 CherryStudio v1.1.10 中默认添加了 BAAI/bge-m3 嵌入模型。如果希望搜索的精准度更高，可以选择 “BAAI/bge-m3-large” 或 “Pro/BAAI/bge-m3” 模型。

4. 创建个人知识库

4.1 创建知识库

打开 CherryStudio 应用程序，点击左侧工具栏的 “知识库” 按钮，再点击左上角 “添加” 按钮，出现 “添加知识库” 弹窗。

• 填写知识库名称，这是用户自己取的名称，例如“ROP文献”。
• 点击“嵌入模型”下拉框，显示 “配置嵌入模型” 时所添加的嵌入模型，从中选择应用的嵌入模型，例如 BAAI/bge-m3 嵌入模型。
• 如已添加了 “重排序模型”，可以选择重排序模型，否则忽略。
• 点击 “确定” 完成知识库创建。

4.2 导入知识库文件

将文献资料导入知识库，并进行向量化处理。

CherryStudio 目前支持的文件格式包括：pdf，docx，pptx，xlsx，txt，md，mdx 等。
CherryStudio 支持多种方式添加数据：

• 添加文件：
  • 在“知识库”管理页面，点击右上角“添加文件”按钮，打开文件夹从中选择添加的文件；
  • 也可以直接从文件夹拖拽文件到 “拖拽文件到这里”，来添加文件。
• 添加文件夹目录：
  • 在“知识库”管理页面，点击“添加目录” 可以添加整个文件夹，该目录下的文件（对于支持的文件格式）会被自动添加并向量化处理。
• 网址链接：
  • 在“知识库”管理页面，点击“添加网址” 可以添加一个或多个 URL，多个网址之间用回车分隔。
• 网站地图：
  • 在“知识库”管理页面，点击“站点地图” 可以输入站点地图 URL。支持 xml 格式的站点地图，如https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml。
• 纯文本笔记：
  • 在“知识库”管理页面，点击“添加笔记” 弹出文本编辑窗口，可以输入文本笔记。

文献资料导入知识库后，系统会自动对文件内容进行向量化处理，完成后显示绿色 ✓ 标记。

提示：

1. 导入知识库的文档中的插图暂不支持转换为向量，需要手动转换为文本；
2. 使用网址作为知识库来源时不一定会成功，有些网站有比较严格的登录授权等验证机制，因此不一定能获取到准确内容。
3. 很多网站都会提供站点地图（sitemap），通常在网站的根地址（即网址）后加/sitemap.xml可以获取到相关信息。

4.3 搜索知识库

导入知识库的文档资料向量化完成后，即可进行查询。

• 在“知识库”管理页面，拉到页面最下方，点击“搜索知识库” 按钮即可开始查询。
• 呈现从个人知识库的搜索结果，并显示每条结果的匹配分数（Score）。

5. 基于本地知识库的 Deepseek 对话

5.1 调用 Deepseek API 聊天

1. 打开 CherryStudio 应用程序，点击左侧工具栏的 “助手” 按钮，进入聊天页面。
2. 当前使用的是 “硅基流动” 的 “deepseek-ai/DeepSeek-V3” 模型，点击页面上方的模型按钮，可以切换到其它模型。
3. 在下方聊天窗口输入消息，就可以与 DeepSeek-V3 模型进行对话。

注意：我们提出的问题是“哪些文献涉及 ROP 数据集？”。虽然 DeepSeek-V3 模型给出了一些看起来很精准、很真实的高水平回答，但遗憾的是这些文献资源都并不存在，而是 DeepSeek-V3 模型编造的，因此也没有给出具体的文献来源。

5.2 加载本地知识库与 Deepseek 聊天

1. 点击聊天窗口下方的 “知识库” 按钮，选择用户建立的知识库。如下图所示，选择我们刚才建立的“ROP文献” 知识库。

2. 在下方聊天窗口输入消息，与 DeepSeek-V3 模型进行对话。

我们提出的问题仍然是“哪些文献涉及 ROP 数据集？”。此时 DeepSeek-V3 模型从个人知识库的文献中检索到了相关内容并进行了总结。
值得注意的是：

• 在每条内容之后都明确地给出了参考文献编号，在回答的最后还列出了参考文献的引用来源。这些参考文献都来自个人知识库的文档。
• 与 CherryStudio 提供的 “搜索知识库” 功能不同的是，“搜索知识库” 只是从个人知识库的文档中进行搜索，而 DeepSeek 模型提供的对话则是在学习和理解个人知识库的知识后，从而可以提供智能的、精准的分析和总结。

6. 基于 Ollama 本地部署的 Deepseek 个人知识库系统

6.1 Ollama 本地部署 Deepseek

基于 Ollama 本地部署 Deepseek 详见本系列博客 【DeepSeek应用】Deepseek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI） 中的相关内容，本文只做简单概述。

1. Ollama 的下载与安装。

2. 基于 Ollma 安装 deepseek-r1 模型。
   （1）从 ollama 官网 查找 deepseek-r1 模型。
   （2）点击进入 deepseek-r1 模型，可以选择不同版本的模型（1.5b/7b/14b/32b/70b/671b）。
   （3）本教程选择选择 7b 模型，在命令行窗口运行安装命令 “ollama run deepseek-r1:7b”，程序会自动下载和安装运行。
   （4）安装完成后显示 “success”，表明安装成功。

说明：如果安装其它版本，只要修改在安装命令最后的版本参数即可，详见以下命令列表。

# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
 
# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
 
# DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
ollama run deepseek-r1:8b
 
# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
 
# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
 
# DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
ollama run deepseek-r1:70b

3. 使用 deepseek-r1 模型：
   （1）在命令行窗口运行命令 “ollama run deepseek-r1:7b”，就可以在提示行输入，与 deepseek-r1 进行聊天。
   注意：窗口运行命令 “ollama run deepseek-r1:7b”，根据实际安装的 deepseek-r1 模型而有差异，例如安装 32b 模型则输入 “ollama run deepseek-r1:32b”。
   （2）输入 “/?”，可以获得帮助。

6.2 CherryStudio 配置本地 Deepseek 模型

1. 点击 CherryStudio 左下角 “设置” 按钮，选择 “模型服务–Ollama” 进入模型配置页面：

• 勾选右上角 Ollama 之后的开关（如下图红色方框所示），启用 Ollama 模型；
• “API 密钥” 栏中空着不填；
• “API 地址” 栏中填 Ollama 默认的绑定地址“http://localhost:11434” 或 “http://127.0.0.1:11434” 。如果用户修改了 Ollama 的监听地址，则填写相应的修改地址。

• 点击 “管理” 按钮，弹出如下图所示的 Ollama 模型管理页面，点击所需启用模型后方的绿色加号 “+”。如下图所示，点击 “deepseek-r1:14b” 之后的加号（红色方框位置），变成白色减号 “-” 表示启用该模型。

2. 配置嵌入模型：
   构建知识库需要 embedding 模型，bge-m3 模型是当前领先的多语言嵌入模型，在 MIRACL、MKQA 等基准测试中排名第一，支持 100+ 语言。本教程基于 Ollama 部署 bge-m3模型。

• 在命令行窗口运行安装命令 “ollama run bge-m3”，程序会自动下载和安装运行。
  安装完成后，显示“success” 表示安装成功。显示的 “Error: “bge-m3” does not support generate” 并不是安装错误，而是说明 bge-m3 模型不支持 generate 或 chat 这类生成式任务。

• 点击 “管理” 按钮弹出 Ollama 模型管理页面，点击嵌入模型 “bge-m3” 之后的加号（红色方框位置），变成白色减号 “-” 表示启用该模型。

6.3 基于本地个人知识库的本地部署 Deepseek 模型

以上，我们通过 Ollama 提供本地模型运行支持，CherryStudio 通过图形化界面配置模型和知识库，实现了基于本地个人知识库的本地部署 Deepseek 模型。

1. 打开 CherryStudio 应用程序，点击左侧工具栏的 “助手” 按钮，进入聊天页面。
2. 当前使用的是 “硅基流动” 的 “deepseek-ai/DeepSeek-V3” 模型，点击页面上方的模型按钮，切换到基于 Ollama 部署的 deepseek-r1:14b 本地模型。

3. 点击聊天窗口下方的 “知识库” 按钮，选择建立的“ROP文献” 知识库。

4. 在下方聊天窗口输入消息，就可以基于本地知识与 deepseek-r1 本地模型进行对话。

如图所示，deepseek-r1 本地模型的回答已经使用了本地知识库的内容，但回答质量比通过 “硅基流动” 调用 deepseek 模型较差。这是因为本教程中部署的是参数规模较小的 deepseek-r1:14b 模型，不是 671b 的满血版。

如果本地服务器支持部署高性能的 deepseek 模型，可以获得更好的回答质量。另外，使用本地模型无需联网和购买 tokens，还可以保护数据安全。

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