零基础教程：利用DeepSeek R1大模型搭建本地知识库

　　如何利用最新免费开源的DeepSeek R1大模型，搭建一个完全离线使用的本地知识库。无论你是想用它来编写代码、开发小游戏、分析文档、图片，还是进行疑难解答，这个本地知识库都能轻松搞定。最重要的是，今天所用的软件都是开源的，完全免费！

　　在开始之前，我们需要先安装一个名为Ollama的客户端。Ollama是一个支持本地部署的工具，能够帮助我们快速搭建和运行大模型。以下是具体步骤：

　　进入 Ollama 的下载页面。根据你的操作系统选择对应的版本（Windows、Mac或Linux），点击下载。我使用的是Windows系统，所以选择了第三个选项。下载完成后，双击安装包进行安装。

 Ollama下载地址：官网下载

　　安装完成后，Ollama会自动运行。你可以在任务栏中看到它的图标。打开Ollama，你会看到一个欢迎界面，这意味着Ollama已经成功启动。

　　Ollama安装完成后，接下来我们需要选择合适的DeepSeek模型进行安装。根据你的显卡显存大小，可以选择不同的模型版本：

• 1.5B模型：适合显存低于4G的显卡。

  安装命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

• 7B/8B模型：适合显存8G到12G的显卡。

安装命令

ollama run deepseek-r1:7b

ollama run deepseek-r1:8b

• 14B模型：适合显存12G以上的显卡。

安装命令

ollama run deepseek-r1:14b

• 32B/70B模型：适合显存更大的显卡，性能更强。

安装命令

ollama run deepseek-r1:32b

ollama run deepseek-r1:70b

　　复制对应的安装命令，粘贴到Ollama的终端中，按下回车键，Ollama就会自动拉取并部署模型。这个过程可能需要几分钟，耐心等待即可。

　　注意：如果你不在海外，可能需要提前做好科学上网的准备，否则可能无法下载模型。

　　模型安装完成后，我们需要下载一个名为AnythingLLM的开源程序。这个程序可以帮助我们更好地管理和使用本地知识库。以下是具体步骤：

　　在帖子下方找到AnythingLLM的下载链接，选择开源版或官方版。我选择了开源版，点击下载。AnythingLLM目前支持Windows、Mac和Linux系统，选择对应的版本即可。

　　AnythingLLM下载地址：官方版、Github 开源版

　　下载完成后，双击安装包进行安装。安装过程非常简单，只需点击“下一步”即可。安装完成后，启动AnythingLLM，点击“Get Started”进入设置界面。你可以跳过一些初始设置，直接进入控制面板。

　　在AnythingLLM的控制面板中，点击上方的“设置”按钮，进入“聊天设置”。在模型选择中，找到“Ollama”选项，选择你之前安装的DeepSeek模型（如14B或32B）。保存设置后，AnythingLLM就会自动识别并使用你选择的模型。

　　现在，我们可以开始测试这个本地知识库的功能了。以下是几个实际应用的例子：

• 图片分析：上传两张封面图片，让AI分析哪一张点击率更高。AI会给出详细的分析结果，帮助你做出决策。

• 代码编写：让AI用Python编写一个小游戏，比如“大炮射击气球”。AI会快速生成代码，并告诉你如何运行。

• 文档分析：上传PDF文档，让AI列出重点内容，方便你快速阅读和理解。

• 逻辑推理：测试AI的逻辑推理能力，比如“挂钟敲六下需要30秒，敲12下需要几秒？”AI会给出详细的推理过程和正确答案。

　　如果你想搭建更加个性化的本地知识库，可以在AnythingLLM中上传各种类型的文件，如TXT、Excel、脚本、音频、视频等。上传后，AI会自动分析并整合这些文件，帮助你构建一个丰富的知识库。你还可以使用文本分割、向量数据库、语音对话等功能，进一步提升知识库的实用性。

　　通过今天的教程，你已经学会了如何利用DeepSeek R1大模型和Ollama、AnythingLLM等开源工具，搭建一个完全离线的本地知识库。无论是编写代码、分析文档，还是进行逻辑推理，这个知识库都能为你提供强大的支持。最重要的是，整个过程完全免费，且无需依赖网络。