近期写了多篇关于DeepSeek部署及搭建知识库的文章，感谢大家的关注和留言。

不过也有很多小伙伴私信我有不少疑问，今天给大家整体梳理一下，并针对常见问题进行答疑。

1 部署

很多小伙伴不知道到底选择什么样的部署方式，可以从以下三个角度来考量：

数据敏感性：敏感数据选本地，非敏感选API或云。

预算：短期低成本选API，长期稳定选本地或云。

技术能力：无团队选API，有团队可本地/云。

如果只是抱着学习的角度，建议完全自己本地搭建一遍，

1.1 本地部署

优点

数据安全：数据完全存储在本地，避免第三方接触，满足金融、医疗等敏感行业的合规要求。

完全控制：可自主调整模型参数、优化推理速度，适合定制化需求。

低延迟：本地网络环境减少延迟，适合实时性要求高的场景。

长期成本可控：一次硬件投入后，长期使用边际成本低。

缺点

高初始成本：需采购GPU服务器等硬件，初期投入大。

技术门槛：需专业团队维护硬件、优化模型及处理故障。

扩展性差：突发流量时难以快速扩容，可能需冗余硬件。

更新滞后：模型升级依赖手动操作，可能错过最新优化。

适用场景

数据隐私要求极高（如政府、军工）。

长期稳定需求且预算充足的企业。

需深度定制模型的科研场景。

有网络环境首选联网部署，工具当然建议使用Ollama了，简单方便，一条指令就可以。

1.2 通过硅基流动或其他API平台部署

优点

零运维：无需关注硬件、部署，快速集成。

低成本启动：按需付费，适合小规模或测试阶段。

自动更新：持续获得模型最新版本。

弹性扩展：自动处理高并发，无需担心资源瓶颈。

缺点

数据风险：数据传输至第三方，存在合规隐患（如GDPR）。

依赖性强：服务稳定性受提供商影响，如API故障或涨价。

延迟波动：网络传输可能导致响应不稳定（尤其跨国调用）。

功能限制：可能无法微调模型或使用特定功能。

适用场景

快速验证产品原型（如初创公司）。

非敏感数据的轻量级应用（如客服聊天机器人）。

无技术团队的中小企业。

如果本地硬件环境有限，对于安全保密性要求没有那么高的话，建议使用第三方提供的接口进行部署。

可以享受满血版带来的体验。简单，方便，只需要配置 API 即可。

1.3 云部署

优点

弹性资源：按需租用GPU实例，灵活应对流量波动。

成本灵活：采用按量付费，避免硬件闲置。

运维简化：云平台提供监控、日志等管理工具。

安全性平衡：相比API，数据存储在自有云账户，可控性更高。

缺点

数据控制权：仍依赖云服务商，存在供应商锁定风险。

持续成本：长期高负载场景下费用可能超过本地部署。

配置复杂：需熟悉云平台（如Kubernetes集群管理）。

合规挑战：某些行业数据可能不允许上云（如部分金融数据）。

适用场景

需要快速扩展的互联网应用。

阶段性高负载需求。

已有云服务合约的企业，追求平衡安全与成本。

现在主流云平台都提供了一键部署方式，所以云上部署也是个不错的选择。

而且还可以在云上先行测试一下，测试好了在考虑本地购买硬件资源，避免对硬件采购失误带来的损失。

下图是腾讯云的示例，已支持一键部署，主流云平台都支持了，根据自己需求选择。

2 网页端访问-可视化界面

Ollama部署完成后是在终端命令行运行的，不是那么友好，所以才会有网页端访问的需求。

如果是单纯的网页端访问，建议Chatbot网页端就可以了，不用下载新的软件。

2.1 Chatbox

网页版界面：

3 搭建知识库

搭建知识库如果是零基础，就用AnythingLLM或者Cherry Studio，如果说不想安装任何客户端软件，那么使用Page Assist插件就可以了。

如果是对知识库有比较高的要求，而且还想搭建一些工作流出来，那就需要使用Dify或者FastGPT了。

3.1 基础版

3.1.1 Page Assist

轻量级浏览器插件或页面辅助工具，可用于管理知识库。
优点：

轻量化：无需复杂配置，适合个人或小团队快速上手。

便捷性：直接与浏览器集成，免安装客户端。

低成本：免费。

缺点：

功能单一：缺乏高级知识库管理功能。

依赖浏览器：无法独立部署，扩展性差。

数据安全风险：若为第三方插件，可能存在隐私泄露问题。

使用场景：个人使用，轻需求

添加知识库界面如下：支持的文件种类也比较少，所以不是很建议用这个部署方式。

3.1.2 AnythingLLM

知识库上传相比Page Assist插件对比，支持上传的文档类型可选的就多了，也支持采集网页数据。

最重要的是Embedder模型、文本分割等可以自定义配置。

这块容易出错的地方是没有选择LLM提供商和模型。

3.1.3 Cherry Studio

Cherry Studio与AnythingLLM还是挺类似的，也支持本地部署及调用其他平台API接口。

使用界面：

3.2 进阶版

进阶版的 Dify 和 FastGPT 都是支持智能体工作流搭建的，功能比单纯的知识库强大了很多。

部署的话建议基于Docker，简单方便。

网络环境最好是可以科学上网，能够访问谷歌的那种。

如果有联网搜索需求的话两个平台都有插件可以支持。

3.2.1 Dify

使用界面：

3.2.2 FastGPT

使用界面：

4 其他使用方式

直接利用 coze 平台，可以可以做智能体、应用发布到豆包、飞书、微信公众号、小程序等多个平台。

Coze DeepSeek 有免费额度但是有限制，如果用量大的话需要评估费用。

5 常见问题答疑

1、网络问题，有些环节需要科学上网环境。

2、模型选择，不管是哪个工具，都涉及到模型的选择，模型要选对。

3、支持离线部署，可以去魔搭社区下载大模型到本地再行部署。

4、本地部署的话支持其他人在内网使用IP地址进行访问。

5、联网搜索：可以通过代理、插件等方式实现联网搜索。

6、知识库使用效果不佳问题，可以从以下角度去分析一下，仅供参考。

a、数据预处理：文本提取不完整，比如扫描版pdf，导致内容缺失。文本分片过大或过小等。可以使用专业工具处理文档、调整文本分片。

b、Embedding模型问题：默认Embedding模型不适配，可以根据文档选择合适的模型。

c、可能部署的DeepSeek模型参数过低，影响使用效果。这个得更换参数更高的去适配了。

d、硬件配置，如显存/内存不足等，那就需要升级硬件了。

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