DSC第一季高清

使用ollama deepseek r1 +nomic-embed-text + anythingllm + 土产货常识库 喂出一个离线网罗安全大众勾引 处男

一、下载Ollama

使用Ollama不错大大裁汰显存需求，耗尽级的显卡也能滥觞大模子，官网下载安设即可：https://ollama.com/download

安设 之后气象栏：

图片勾引 处男

image-20250207173335717二、安设DeepSeek-R1模子

插足Ollama官网，找到Models标签

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阐发我方的喜好和主机性能选用模子，这里用最近爆火的deepseek

这里以 8b 为例

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复制下大呼后，径直土产货cmd滥觞即可

（不挂代理下载会很慢）

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下载完成后径直插足了cmd的对话进度

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下次滥觞，径直在cmd内部启动就好了

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Ollama模子的默许存储目次：

C:\Users\用户名\.ollama

C盘不够，不错编削模子存储位置：

引诱环境变量OLLAMA_MODELSE:\ai\ollama\models

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image-20250208111917343三、安设AnythingLLM

下载地址：

https://anythingllm.com/download

默许安设旅途

C:\Users\用户\AppData\Local\Programs\AnythingLLM

安设完成后，启动会插足自动带领界面，随着界面一步步来：

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这里选用Ollama

用咱们刚刚下载的 DeepSeek-R1:8b 大模子

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一直下一步，然后为责任区起个名字

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然后即可创建顺利

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然后进行一些引诱

LLM首选项

这里之前安设的本事还是引诱了

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image-20250207222044131向量数据库

向量数据库毋庸动即可，使用自带的（ps:要是莫得选用安设目次，默许在c盘，要是后续有需要不错挪走）

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image-20250207222104439Embedder首选项

镶嵌模子设立，不错使用自带的

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也不错通过 Ollama 使用 nomic-embed-text 算作 Embedder （本例使用这个）

ollama pull nomic-embed-text

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“Max Embedding Chunk Length” ，界说了在将文天职割成多个块（Chunk）时，每个块的最大长度，数字越小代表文本文献会被切分的愈加淡雅。最佳改为128～512之间，这里引诱为512

这是DeepSeek 给出的两者的对比：

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image-20250207223147682文献相通度阈值

终末在现时聊天的引诱中将“文档相通性阈值”：

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这个不错阐发内容搜索的内容与常识库的相干性机动性引诱（这里引诱为高）

四、投喂文档&使用

率先点击上传按钮：

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复旧多种类型的文档，径直拖进来即可（复旧径直把文献夹丢畴昔）

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最下方复旧网址提交，当你输上钩址后，点击“Fetch Website”按钮，爬虫就会对指定的网址内容进行爬取。

拖进来之后，一皆选中，接着点击“Move to Workspace”，将扫数文献移入咱们的WorkSpace：

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终末点击“Save and Embed”按钮恭候完成

完成后，复返聊天框，就不错在AnythingLLM中进行基于检索增强生成（RAG）的聊天或问答了

成果：

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