用DeepSeek搭建个人知识库，真香！（附完整教程）
老鬼约 4 分钟如果你也和我一样，曾在大量资料中挣扎过，不妨一试。今天，就跟大家分享下，如何使用这两款工具搭建本地知识库系统。
1. 准备前提
在开始之前，首先要确保你的设备已经本地部署好了 DeepSeeK。说到这儿，如果你还没安装它，可以参考我之前写的这篇教程【如何安装DeepSeek本地模型】来进行安装。
有了 DeepSeeK 后，我们接下来就开始安装 AnythingLLM。
2. 下载和安装 AnythingLLM
首先，咱们需要下载 AnythingLLM，我已经把安装包整理好了，大家可以根据自己的系统来下载。
点击下方公众号卡片，回复关键字：deepseek，获取网盘链接。
下面是一些系统用户的安装步骤：
Windows 用户：下载完成后，直接运行安装程序。按照提示一步步操作，安装过程中可能会需要联网下载一些依赖库，这时就得确保你的小伙伴——网络，给力点。
Mac 用户：下载后打开安装包，跟着提示进行安装。首次运行时如果弹出授权提示，不要慌，按系统提示操作就行。
安装完成后，打开软件，你会看到一个非常简洁的界面。
接下来，只需要点击右侧的箭头，依次进入下一步。
中间可能需要填写一些邮箱信息，按实际情况填写就行。
3. 创建工作区
启动 AnythingLLM 后，第一件事就是创建工作区。工作区是管理你知识库的核心，所以我们需要给它起个名字。你可以随便取个名字，例如“本地知识库”。操作步骤非常简单，根本不需要什么复杂的设置。
打开软件后，点击“新建工作区”。 给工作区起个名字，点击确认，工作区就创建完成了。
这个过程其实超简单，完全没有难度。即便是对技术不太了解的小伙伴，也能轻松上手。
4. 配置模型
有了工作区，接下来我们要做的就是将 DeepSeeK 和 AnythingLLM 连接起来，让它们能好好“对话”——这样才能完成后续的智能问答任务。
在左下角找到“扳手”图标，点击进入设置页面。
在“LLM首选项”中选择 Ollama 作为对话模型，记得因为咱们本地部署使用的就是 Ollama。
配置 DeepSeeK 的 IP 地址。如果你是本地运行 DeepSeeK 实例，那么输入： http://127.0.0.1:11434，确保加上http://。
保存设置，返回工作区页面，接着我们修改一下工作区的模型配置。
这样配置完成后，你就能看到对应 IP 下的所有本地模型。配置好后，基本就可以开始与模型进行对话了。
5. 上传知识库文档
接下来就是上传你的知识库文档了。这个环节非常重要，因为上传的文档质量会直接影响后面模型的回答精准度。所以，大家在这一步可得认真点。
在工作区界面，点击上传按钮，进入文件管理页面。
将你本地的文档拖到左下角的上传区域，或者直接输入网页链接，把网页内容同步到临时交换区。
上传完成后，选择需要的文档，点击“Move to Workspace”，将文档移到工作区。
然后点击“Save and Embed”，让系统解析并存储文档内容。这个过程可能需要一些时间，大家耐心等一等。
文档解析完成后，你可以在工作区文件面板看到已经上传的文档。如果你有多个文档要上传，系统会自动处理长文档，将其切分并存储。
6. 关联文档到会话
好了，文档上传完成后，还得把它和 DeepSeeK 对话关联起来，才能让模型根据你的文档来回答问题。
在工作区的文件面板中，找到你要关联的文档。 点击文档右侧的图钉按钮，将它关联到当前会话。
返回对话页面，现在你就可以根据上传的文档内容开始提问了。
如果你后续不再需要某个文档，可以随时取消关联，恢复默认的对话模式。这样一来，你可以更加灵活地管理你的知识库。
7. 开始对话
一切准备好后，就可以开始问问题了！在对话页面输入你的问题， DeepSeeK 会根据你上传的文档内容进行回答。如果你上传的文档是某个专业领域的知识库，那么回答就会更加精准。
每次上传新的知识库文件后，记得输入 /reset 指令，清空当前对话上下文，避免影响新的对话。
相关资源获取
为了方便大家，我把本教程中提到的所有软件资源都整理到网盘中了。需要的小伙伴可以自己去下载，操作起来更方便。
点击下方公众号卡片，回复关键字：deepseek，获取网盘链接。
怎么样，整个过程是不是比你想象的简单呢？通过 DeepSeeK 和 AnythingLLM，你就能轻松搭建自己的本地知识库，随时根据需要进行查询，帮助提高工作效率。
至于搭建过程中的一些小技巧或遇到的问题，欢迎在评论区留言，我们一起交流、一起进步！
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