【重磅泄漏】用DeepSeek+Ollama+CherryStudio搭建的本地个人AI知识库完整版教程 实习生靠这个时薪破1w+

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DeepSeek+硅基流动+CherryStudio搭建本地知识库

搭建本地知识库的方案其实有很多

这里简单给大家介绍一种DeepSeek+Ollama+CherryStudio整合搭建本地知识库!

部署条件

首先你本地要保证安装好了Ollama,同时还要使用Ollama命令安装好相应的R1蒸馏模型

还不知道本地如何安装Ollama+deepseek-R1蒸馏模型的朋友,赶紧去看我前面的教程!

那么接下来我们正式开始~部署知识库…

设置嵌入模型

这里简单的解释一下,嵌入模型确实可以被用来将文本信息转换为向量，从而实现内容匹配。

使用嵌入模型将知识库中的文字、文章等文本内容转换为向量表示，然后当我们查询时，也可以将查询内容转换为向量，并在向量空间中计算查询向量与知识库中`向量之间的相似度，从而找到最相关的内容

至于向量这玩意你可以把它想象成一个有方向、有大小的箭头，在数学和计算机里，它就是一串数字，能帮我们表示和计算很多东西，比如位置、速度、力这些,简单的说就是这样一个原理!

都准备好之后，我们直接就可以进入到CherryStudio工具中进行配置了!

然后继续点击设置按钮

如图

这里我们在模型服务中选择硅基流动, 因为它里面有免费的嵌入模型提供我们进行使用!

然后点击管理按钮

如图

然后点击嵌入…再点击模型后面的加号加载上嵌入模型

这里我选择这个BAAI/bge-m3

如图

成功加载进模型列表中

如图

创建知识库

点击知识库按钮

如图

继续点击添加

如图

然后填写知识库名称和选择一下刚刚选定的嵌入模型, 点击确定!

如图

上传本地数据到CherryStudio

接下来我们就可以开始添加上传数据了

我们可以添加文档文件，也可以直接加载目录、网址、网站等等.

这里我们先添加一个PDF文件让它去分析, 点击添加文件选择文件即可!

然后CherryStudio就会把这些文档文件做向量处理, 等待出现绿色小勾，表示分析完成!

如图

分析完成之后，我们可以点击下面的搜索知识库

如图

看看刚刚加载的数据有没有成功载入!

如图

注意:

这里我们上传的文件最好我个人建议要用纯文本的文件，或者markdown文件都可以

最好不要上传PDF扫描文件, 因为后期可能会出现识别问题!

参考知识库进行提问

现在我们配置好知识库之后，就可以结合本地安装的deepseek-R1模型进行互动提问了!

我们回到聊天界面,在顶部切换到本地安装的蒸馏模型deepseek-R1

如图

接着在底部点击知识库按钮

如图

选择刚刚创建的知识库名称!

如图

这样模型在思考的时候，就会按照本地知识库的内容进行参考,不设置就不会参考!

最后我们看看效果如何!

如图

我们也可以对比一下，同样的问题，没有知识库回复我们的是什么状态~

如图

总的来说都还是可以

有知识库的情况下deepseek会帮助我们把结果梳理清楚，然后告诉了我们参考了哪些数据,方面我们复盘学习!