deepseek+ollama+ragflow当地部署 DeepSeek 私有模子：构建个性化、安全的
一、弁言在数字化信息爆炸的时代，知识管理的紧张性日益凸显。对于个人和企业而言，不仅需要高效地获取知识，更要确保数据隐私以及实现个性化的知识管理。通过当地部署 DeepSeek 模子与 RAG 技术，我们能够构建一个强大的个人知识库，满意上述特殊需求。本文将深入探讨当地部署 DeepSeek 私有模子的须要性、相干技术原理、具体部署步骤以及其上风与应用场景。
二、当地部署的须要性
（一）突破传统网页版模子限定
传统网页版模子在处理文件上传和扩展上下文功能方面存在显着不足。例如，在面对大量文件时，上传过程大概会遇到文件巨细限定、格式不兼容等问题。而且，其上下文扩展本领有限，难以满意复杂知识管理场景下对长文本信息的连贯处理需求。而当地部署允许用户机动管理和利用多个文件，无论是文档、报告照旧其他格式的资料，都能轻松纳入个人知识库，极大地方便了构建和维护工作。
（二）保障数据隐私安全
在当今数据泄露变乱频发的背景下，数据隐私保护至关紧张。网页版模子通常需要用户将数据上传至外部服务器举行处理，这意味着敏感信息存在被泄露的风险。而当地部署大模子，用户的数据完全在当地环境中举行处理，无需上传至任何外部服务器，从根本上确保了敏感信息的安全性，让用户能够放心地管理和利用自己的数据。
三、RAG 和 Embedding 技术解析
（一）RAG 技术提拔回答质量
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术即检索增强生成技术，它通过结合检索和生成的本领，在对话体系中有效利用外部知识库，从而生成更正确的回答。当用户提出问题时，体系起首从知识库中检索相干信息，然后结合用户输入扩展模子上下文，进而进步回答的正确性和丰富性。例如，在企业客服场景中，模子可以通过检索产品知识库，正确回答客户关于产品利用、特性等方面的问题，克制了因缺乏相干信息而产生的不正确回答或幻觉问题（即模子生成看似公道但实际错误的信息）。
（二）Embedding 模子的关键作用
Embedding 模子负责将自然语言转换为呆板可明白的高维向量。在构建外部知识库时，需要对文件举行解析并通过 Embedding 处理。文本颠末转换后，呆板能够明白差别文本之间的相似关系，从而在检索过程中根据用户提问与知识库中相干文段的相似度举行匹配，优化生成的回答。比如，当用户查询某一专业术语时，Embedding 模子能够快速找到与之语义相近的知识库内容，为模子生成正确回答提供有力支持。
四、当地部署步骤详解
（一）下载模子
[*]选择合适参数量：根据个人电脑的性能选择合适的模子参数量。对于配置相对较低的电脑，发起从较小的模子开始尝试，如 1.5B 参数量的模子，如许可以在保证模子根本运行的条件下，渐渐熟悉和优化模子的利用。随着对模子的了解和硬件条件的允许，再渐渐增长参数量以获得更好的性能。
[*]具体下载流程：以 ragflow 模子为例，起首需要访问其 GITHUB 页面，在页面上根据指引克隆或下载 ZIP 文件，获取最新的源代码。这一步是确保后续模子部署基于最新版本举行，克制因利用旧版本而出现功能缺失或兼容性问题。
[*]deepseek模子下载
访问网址：https://ollama.com/ 第一步：下载ollama平台
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8c1856a0784d46d59bc4798c3e7d273d.png
第二步：配置环境变量
变量名：OLLAMA_HOST
变量值：0.0.0.0:11434
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值：模子的存放地点
配置完环境变量后重启电脑。否则变量不生效。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0a96710b5c0447a189b6a8f93e2bbbbf.png
配置环境变量是关键步骤。正确配置环境变量才气确保模子能够顺利运行，并克制在运行过程中出现访问问题。在配置环境变量时，需要正确设置相干路径和参数，确保体系能够找到模子所需的各类文件和依赖项，从而提拔部署的效率和效果。
第三步：下载deepseek
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7a79ab005c264539959d3002d81ab998.png
选择适合自己电脑的deepseek模子。例如选择7b，选择完毕后复制右侧的代码 ollama run deepseek-r1，在cmd命令框内里执行。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b639cb8ac98e486b823a00d0ea5cc1c9.png
（二）构建知识库
[*]下载 Docker 简化环境配置：Docker 提供了一个封装好的环境，包罗所有运行 ragflow 等模子所需的依赖库和配置。通过下载 Docker，用户无需手动逐个安装复杂的依赖，节省了大量时间和精力。在下载 Docker 后，需要在配置 ragflow 时，修改 Docker 配置以下载完整版，确保包罗 embedding 模子，克制后续利用中出现缺少功能的问题，保证模子的完整性。
[*]docker下载地点：Docker: Accelerated Container Application Development https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b1fade2d6d7e4c5a91a714220cc907fb.png选择自己电脑版本的docker。 在docker安装好后，开始安装ragflow。 访问网站：https://github.com/infiniflow/ragflow https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9be41074639e40528a411e9354f2aa3c.png下载ragflow。有git的用户可用过图片上的git链接来克隆ragflow项目。 下载好后修改ragflow中文件内容。将0.15.1-slim注释。将下面的取消注释 。如下第二张图。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ab7a3c13e2a84bb897390af918852833.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9dcdd45ffe634817a221f059be7b1ce9.png
[*] 将所有都完成后打开cmd，切换目录至刚刚下载的ragflow-mian目录下面，运行命令
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7ff1a1acff1f425eaad5690719797647.png 等待模子下载完毕。
[*] 下载完毕后运行命令启动ragflow
$ docker logs -f ragflow-server
[*] https://i-blog.csdnimg.cn/direct/32ff8b217e5345a0b4e6c203b95a4df0.png
这个图标则启动成功
[*]在ragflow中构建个人知识库：成功启动 ragFlow 后，可通过浏览器访问，确认部署成功后注册账户并登录。在 ragFlow 中，添加当地部署模子时要确保选择正确的模子类型以及严格复制模子名称，以便体系能够识别并利用这些模子举行对话和处理。构建个人知识库时，可以根据具体需求选择解析方法，一样平常环境下选择一样平常解析方法即可满意大多数需求，但针对特定类型的内容也可举行更细致的设置。上传文件后，必须举行解析步骤，让大模子明白内容，解析过程将提取文本段落并映射到高维向量，确保模子能够有效处理自然语言。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/03a4da2336c84915837187f4be23baa1.png 由于是当地部署大模子，以是访问端口localhost：80即可打开
注册并登录
开始添加模子https://i-blog.csdnimg.cn/direct/73e8cfd0ddec43788259f3c3fde6cc33.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/18fcebf4b14f4da4a43882fe03b68608.png
模子类型选择caht。模子名称输入下载的模子。
如何检查模子：打开cmd 输入ollama list 即可查看。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/88d4e394fcbc4de386f71cac06f7d3dc.png
底子url 填入：http://host.docker.internal:11434
最大token数发起5000以上。
完成后根据如图所示设计体系模子。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a1ebba4a5ada424cabeeac51b9a729f6.png
创建知识库
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/292051ba2075499b9f5d877d8fafdd29.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/80d3496ca7b3489f85ae1e993a4a60e5.png
这时，你已经成功构建自己的私有知识库，点击新增文件。可在自己的知识库中添加数据。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/cea2d98c716441a4a09fd161acf4c7f1.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f061ace034e74e3f923ad3a71e45c459.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e537985828df481ba90099387ccc1e39.png
知识库选择自己创建的知识库，其他可不用修改。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/03ad1dce255a461694274480ca38c40e.png
到这里，你的私有知识库已经全部创建完毕。
五、当地与在线模子的优缺点对比
（一）当地模子上风
[*]数据隐私保障：如前文所述，当地部署模子确保用户数据完全在当地处理，无需担心数据上传至外部服务器带来的隐私风险，尤其实用于处理敏感信息和秘密文档的场景。
[*]个性化定制：用户可以根据自身需求机动调整模子参数、构建个性化知识库，实现更贴合自身业务或学习需求的知识管理和问答功能。
[*]长期成本上风：固然当地部署在前期需要投入一定的硬件和技术成本，但从长期来看，克制了在线模子大概产生的按利用量计费等费用，对于频繁利用模子的用户或企业来说，具有成本上风。
（二）在线模子特点
[*]便捷性：在线模子无需用户举行复杂的当地部署，只需通过网页或 API 即可快速利用，对于技术本领有限或临时有利用需求的用户较为方便。
[*]模子更新实时：在线模子提供商通常会实时更新模子，用户能够第一时间享受到最新的模子优化和功能升级。
然而，在线模子的缺点也较为显着，除了数据隐私问题外，长期利用的费用成本大概较高，且在一些网络不稳固的环境下，利用体验大概会受到影响。
六、构建有效知识库的紧张性
通过当地部署 DeepSeek 模子与 RAG 技术构建的个人知识库，不仅能够保证数据隐私性，还能进步智能问答的实用性。RAG 技术和 Embedding 的结合增强了知识库的功能，使得问题回答更加精准和高效。一个有效的知识库可以成为个人或企业的知识宝库，在日常工作、学习以及决议过程中提供有力的支持。例如，企业可以利用当地部署的模子和知识库举行内部培训、客户服务等工作，进步工作效率和质量；个人可以用于学习研究、知识总结等，提拔个人知识管理本领。
七、结论
当地部署 DeepSeek 私有模子结合 RAG 技术为我们提供了一种强大的个性化知识管明白决方案。通过深入了解其须要性、技术原理、部署步骤以及与在线模子的优缺点对比，我们能够根据自身需求，充分利用这一技术构建安全、高效、个性化的知识库。在数字化时代，掌握如许的技术将有助于个人和企业在知识管理和利用方面占据上风，实现更好的发展。希望本文能够为广大读者在当地部署 DeepSeek 模子的实践中提供有益的参考和指导。
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