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　　在当今快速发展的技术时代，许多程序员开始转向AI应用，其中Deepseek引起了广泛关注。为什么要将本地知识库与Deepseek结合呢？这一点相当重要，因为在未来的办公系统中，AI可以作为一个得力助手，快速响应诸如差旅费报销流程、合同处理、同事联系方式等问题。这种转变为工作效率的提升提供了可能。

　　需要注意的是，Cherry-Studio的这种接入方式主要适合个人使用，如果企业需要运用，建议使用Docker结合Dify进行部署。要接入本地模型，首先下载并部署本地Deepseek模型，可以通过教程轻松完成。用户可以选择使用API key调取在线模型，或者下载其他本地模型进行切换。

　　部署完本地Deepseek后，通过Cherry-Studio创建知识库。首先，用户需要访问Cherry-Studio官网，下载并安装该程序。接下来，进入Ollama官网，搜索并下载所需的嵌入模型BGE-M3，完成后通过CMD终端安装。

　　在Cherry-Studio中配置Deepseek与BGE模型，添加知识库内容。这里可以引用本地文件、文件目录或者各类笔记作为知识库来源。知识库创建好后，用户便可以开始提问。例如，询问某位同事的联系方式，模型将会根据本地知识库进行准确检索。

　　如果在测试中发现答案与期望不符，原因多半是由于所用模型能力不足。以笔者测试的1.5B模型为例，更强大的32B或70B模型能够显著提高智能程度，但本地模型的响应仍可能因资源和专业调优不足而受到限制。但如果企业在资源上充裕，部署更高参数的模型确实能使工作效率大大提升。

　　AnythingLLM是一个全栈应用程序，能够利用现成的商业大语言模型或开源模型，结合向量数据库，构建个人私有的ChatGPT。此应用可在本地运行，也可远程托管，能够实现与上传文档的智能对话。

　　使用AnythingLLM前，用户需首先安装啟动Ollama，选择大语言模型。随后可创建工作区，通过资料管理上传相关文档或URL。文档上传后，需要保存到工作区并嵌入，以确保其能够被AI模型读取和处理。

　　一旦知识库配置完毕，用户便可在聊天窗口中提出问题，快速获取信息。例如，测试PDF内容查询时，低配机器在执行大模型请求时可能会变得缓慢，但整体效果依旧令人满意。经过简单测试，AI能够顺利读取上传的分析数据，提供相关信息和示例。

　　总结来看，结合本地知识库与AI工具的应用，将为专业人士提供高效的信息检索和决策支持。随着技术的不断进步，AI助手有望成为每个程序员工作日常中的得力伙伴。返回搜狐，查看更多