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【实战AI】利用deepseek 在mac本地部署搭建个人知识库

article 2026/4/26 11:07:34

之前的文章中实现了本地通过ollma 部署deepseek R1：14b 模型，这里我想继续实现个人知识库，方便自己文档，数据的检索；

下载anythingLLM

地址：

https://anythingllm.com/desktop

下载安装即可；

下载嵌入 文本处理 程序nomic-embed-text

nomic-embed-text

本地终端执行

下载成功

配置

1.打开之前下载的anythingLLM，左下角 点击设置 ，选择llm首选项

2.选择ollama 以及之前安装的本地模型deepseek-r1:14b，如果没有，看这篇文章【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek-CSDN博客

3.继续配向量数据库，默认即可

4.嵌入首选项 

 继续选择ollama ，模型选择nomic-embed-text 

记得点击保存修改；

到此，基本配置完成，然后返回首页，点击 新建工作区 就可以聊天了；

本地知识库配置

但是，我们的重点是搭建个人RAG-本地知识库，不单单是模型交互的，需要将我们自己的数据上传，通过文件处理模型nomic-embed-text，将我们那自己的资料转换到向量数据库，然后我们每次提问，模型会进行前期检索，将从向量数据库中检索到时知识与模型结果整合，返回给我们；

因此，我们需要将自己的资料文档上传，如下图：

上传自己的资料文档；

这里我预先写了一个文档newfile.txt，用来测试效果；内容如下：

然后点击选中上传的文件；点击移动到工作区；

效果如下；

就这样将你想关联的文档资料上传到工作区，最后点保存插入到向量库即可

效果测试

我在没有上传相关资料前提问一个关于东方鲤鱼的问题；

上传资料后，再次提问相同问题；

基本实现本地知识库效果，不足的地方，希望留言交流，谢谢！！！

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