用AnythingLLM和Deepseek搭建个人知识库
用Rag技术搭建一个本地的个人助手，使用的是AnythingLLM+DeepSeek的组合。体验下来，这个只能作为或体验之类的，很难真正实现一个工程性需求。
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用Rag技术搭建一个本地的个人助手，使用的是AnythingLLM+DeepSeek的组合。体验下来，这个只能作为POC或体验之类的，很难真正实现一个工程性需求。
第一步，下载开源的AI应用程序AnythingLLM
去官网Download AnythingLLM for Desktop下载并安装即可。
第二步，下载Ollama并获取DeepSeek LLM
因为AnythingLLM自带的只有qwen2.5 7b这个模型，为了使用DeepSeek我们需要先下载Ollama并获取DeepSeek。
1、打开 Ollama 的官网http://ollama.com，在官网找到 “Download”，点击下载并安装。
2、安装完成后cmd运行下面的命令看是否安装正确。
ollama list
3、cmd命令行输入如下命令下载DeepSeek大模型并运行。
ollama run deepseek-r1:7b
需要等待一些时间（耗时长短和你机器的配置有关）。
安装完成后，如下所示
可以直接问问题。
第三步，配置新工作区
1、接下来就可以创建新工作区，我这里想搭建一个自己的数字化助手。
创建完之后，将LLM提供者改为刚下载的deepseek-r1:7b。
2、上传各种知识。
3、选中需要的文档，然后点击Move to Workspace，在右边区域点击Save and Embed进行向量化处理。
4、点击New Thread开始对话。
实际体验下来，对于本地文档的解析和检索确实有点差强人意，参考官网的说明调整了下参数，好像也不太见成效。
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