Deepseek R1打造本地化RAG知識庫:安裝部署使用詳細(xì)教程

最近火爆的Deepseek，讓我們再次把本地知識庫的搭建提上了日程。

如何使用大模型高效地管理和利用知識，同時解決大模型專業(yè)應(yīng)用方向的能力，成為了迫切需要解決的問題。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）增強信息檢索和生成模型，能夠從大規(guī)模知識庫中檢索相關(guān)信息并生成高質(zhì)量的反饋。

本文將詳細(xì)介紹如何使用Ollama、Deepseek R1大語音模型、Nomic-Embed-Text向量模型和AnythingLLM共同搭建一個本地的私有RAG知識庫。

0. 準(zhǔn)備工作

什么是RAG？

RAG是一種結(jié)合了信息檢索和大模型（LLM）的技術(shù)，在對抗大模型幻覺、高效管理用戶本地文件以及數(shù)據(jù)安全保護等方面具有獨到的優(yōu)勢。

主要包括：

• 索引：將文檔庫分割成較短的 Chunk，并通過編碼器構(gòu)建向量索引。
• 檢索：根據(jù)問題和 chunks 的相似度檢索相關(guān)文檔片段。
• 生成：以檢索到的上下文為條件，生成問題的回答。

在開始之前，確保我們需要使用的工具和庫：

• Ollama
• Deepseek R1 LLM模型
• Nomic-Embed-Text向量模型
• AnythingLLM

1. 安裝 Ollama

Ollama 是一個用于本地運行大型語言模型的工具。

可以通過以下步驟安裝 Ollama：

1.1 下載 Ollama

• 訪問 Ollama 的 https:///官方網(wǎng)站，下載適合你操作系統(tǒng)的安裝包。

1.2 安裝 Ollama

1.3 驗證安裝

• 打開終端或命令提示符，輸入 ollama --version，確保安裝成功。

1.4 Ollama常用命令

2. 配置 DeepSeek R1 模型

2.1 下載 DeepSeek R1 模型

• 從 Ollama的官方網(wǎng)站下載 DeepSeek R1 模型文件。

2.2 啟動模型

• 啟動和下載模型是同一個命令，如果沒有下載過的新模型會直接下載，以及下載過的則直接啟動。

ollama run deepseek-r1:7b

3. 配置 Nomic-Embed-Text 模型

3.1 下載 Nomic-Embed-Text 模型

• 從 Ollama的官方網(wǎng)站下載 nomic-embed-text 模型文件。

3.2 模型下載完成

4. 安裝AnythingLLM

AnythingLLM 是一個功能強大且靈活的開源平臺，旨在幫助用戶輕松構(gòu)建和部署基于大型語言模型 (LLM) 的私有化應(yīng)用程序。

它提供了直觀的用戶界面、豐富的功能以及高度的可定制性，即使是沒有任何編程經(jīng)驗的用戶也能快速上手：

1. https:///desktop，登錄官網(wǎng)。
2. 下載對應(yīng)的版本

3. 打開anythingllm。

5. 搭建RAG本地知識庫

現(xiàn)在已經(jīng)安裝并配置好了Ollama、Deepseek R1、Nomic-Embed-Text和AnythingLLM，接下來我們將它們結(jié)合起來搭建一個本地的私有RAG知識庫。

5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

首先，你需要準(zhǔn)備一個知識庫數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集可以是一個包含大量文檔的目錄，也可以是一個預(yù)處理的JSON文件。確保每個文檔都有一個唯一的ID和文本內(nèi)容。

我們準(zhǔn)備一個Deepseek Janus pro的介紹文檔。

5.2 構(gòu)建索引

使用Nomic-Embed-Text將知識庫中的文檔轉(zhuǎn)換為向量表示，并構(gòu)建一個索引：

5.3 檢索相關(guān)信息

使用Deepseek R1和檢索本地向量數(shù)據(jù)庫：

7. 總結(jié)

通過本文的介紹，你已經(jīng)學(xué)會了如何搭建一個本地的私有RAG知識庫。

這個知識庫可以幫助你高效地管理和利用知識，同時增強大模型專業(yè)應(yīng)用方向的能力。

希望這篇文章對你有所幫助，有問題歡迎留言！