Deepseek最近那叫一个火，搞得搭建本地知识库也成热门事儿了

咋利用大模型把知识管理得妥妥当当，还能提升专业应用能力，这可是急需要解决的问题。

RAG技术，就是增强信息检索和生成模型，能在海量知识库中找信息，还能给出高质量答案，相当牛。咱来聊聊咋用Ollama、Deepseek R1大语言模型、Nomic - Embed - Text向量模型和AnythingLLM搭建本地私有RAG知识库。

前期准备

RAG把信息检索和大模型捏一块儿，在处理大模型胡说八道、管理本地文件和保证数据安全方面很有一套。它主要有索引、检索、生成这几步。开始前，得准备好Ollama、Deepseek R1 LLM模型、Nomic - Embed - Text向量模型和AnythingLLM。

安装与部署

- Ollama安装：这东西能让大语言模型在本地运行。去官网下载适配自己系统的安装包，安装完在终端输入ollama --version看看装好了没。
- DeepSeek R1模型配置：从Ollama官网下载模型文件，用ollama run deepseek - r1:7b这个命令，能下载模型，已下载的话就直接启动。
- Nomic - Embed - Text模型配置：还是从官网下载，用ollama pull nomic - embed - text命令就能下载。
- AnythingLLM安装：这是个开源平台，帮咱轻松搭建和部署大语言模型私有化应用。去官网下载对应版本，打开就行。

搭建知识库

准备好数据，像Deepseek Janus pro介绍文档，用Nomic - Embed - Text转成向量来构建索引，然后用Deepseek R1检索。

学会这套操作，管理知识更高效，大模型专业应用能力也提升了。对提升工作学习效率帮助很大，以后处理知识更轻松，能明显感觉到工作学习更顺了。