准备工作 • 安装Ollama：首先，我们需要借助Ollama工具进行本地部署。可以参考我之前发过的本地部署的详细教程。 • 下载DeepSeek模型：通过Ollama下载DeepSeek-R1系列模型（1.5b~671b），这些模型开源且免费。 • 安装AnythingLLM：从官方网站下载并安装AnythingLLM，它提供了可视化的交互界面，方便我们管理和使用DeepSeek。 配置模型 • 选择模型提供商：在AnythingLLM的设置界面中，将LLM提供商设为Ollama，并选择DeepSeek-R1作为具体模型。 • 配置嵌入模型：将嵌入引擎提供商设为Ollama，选择“nomic-embed-text”作为嵌入模型。 • 创建工作区：在AnythingLLM中新建一个工作区，用于集中管理相关文档。 数据投喂 • 上传文件：点击“上传文件”按钮，选择要上传的PDF、Word或其他格式的文档。上传成功后，点击“移动到工作区”。 • 处理文档：对于PDF文件，AI会自动提取关键信息并生成摘要；Word文件则可以按章节或段落进行拆分和整理。 • 保存并嵌入：点击“保存并嵌入”，对文档进行切分和词向量化。 与AI互动 • 测试效果：完成数据投喂后，你可以通过输入问题来测试DeepSeek的效果。比如，投喂了特定领域的知识后，DeepSeek能够准确分析与解答相关问题。 【应用场景】 宝子们，DeepSeek的应用场景可太多了！它可以用于快速对比、检索、学习和解决问题。比如，企业可以设置专属内容库，打造专业领域的智能客服。想象一下，你问的问题都能得到精准的回答，是不是超方便？ #DeepSeek大模型 #AI神器 #工作效率 #智能客服 #数据投喂 #AI学习