DeepSeek+Cherry+Ollama本地知识库部署

大致的部署框架

1.将文本数据转化为向量表示

在本地环境中部署deepseek，构建个人知识库。通过本地服务，安装嵌入模型，该模型用于将文本数据转化为向量表示。

#命令行窗口执行拉取下即可。
ollama pull bge-m3
pulling manifest
pulling daec91ffb5dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.2 GB
pulling a406579cd136... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling 0c4c9c2a325f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  337 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

2.获取cherry studio

依据您的系统环境下载相应版本的cherry studio

在安装过程中，请选择其他磁盘进行安装，避免将程序安装在C盘。

3.构建本地模型知识库

3.1设置并配置本地ollama环境

操作指南：

1) 定位并点击左下角的设置图标

2) 在菜单中选择模型服务选项

3) 从服务列表中选择ollama

4) 点击管理按钮进入管理界面

5) 点击模型旁的加号图标（系统将自动检测并列出本地已安装的模型）

6) 减号图标表示该模型已被选中并加入使用列表

3.2配置知识库

1) 进入知识库选项

2) 点击添加功能

3) 选取嵌入模型

4) 输入知识库的名称

3.3添加知识文档

cherry支持单个文档的添加，同时也支持整个目录的导入（此功能极为便捷），添加成功后显示绿色对号，标志着向量化过程已完成。

3.4搜索验证

1) 选择知识库搜索功能

2) 键入查询关键词

3) 执行搜索操作 各位可以观察到，尽管搜索结果与查询并非字字对应，但已成功捕捉到相关的语义和意境。

4.大模型处理

1) 轻触界面左上角的对话标识

2) 选择助手选项

3) 点击默认助手（用户亦可新增其他助手）

4) 挑选大型语言模型

5) 选用本地deepseek模型，或已激活的在线服务

6) 配置知识库（未配置则无法引用知识库信息）

7) 键入您的问题或话题发问

各位可以观察到，deepseek已经对结果进行了整理，并明确指出了所参考的资料来源。

完整功能版

主要区别在于大型模型的选择，只需在模型服务中配置在线的deepseek服务即可。

若您的知识库包含敏感或隐私数据，请务必保持离线状态！切勿连接网络！确保数据安全！

构建个人知识库与本地大型模型的优势

1) 卓越的隐私保护，确保您的资料安全无虞，且支持离线访问

2) 在工作和学习过程中，能够迅速检索到您整理的文档，并实现智能关联

3) 在代码开发领域，能够依据您的编程习惯，迅速生成代码片段

对此感兴趣的朋友们可以持续关注，未来我将探索更多新内容与大家分享。

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