本地Deepseek添加个人知识库(Page Assist/AnythingLLM)

本地Deepseek两种方法建立知识库
前言 （及个人测试结论）
法一、在Page Assist建立知识库
step1 下载nomic-embed-text

ollama官网->models->nomic-embed-text

cmd进终端输入（依然默认进了系统盘）ollama pull nomic-embed-text

我下了几次，前几次都下完没显示success，只有跳success后

下载完成，进Page Assist的设置->RAG设置->文本嵌入模型：nomic-embed-text
step2 加载进Page Assist

刷新Page Assist的设置页面，文本嵌入模型 才会有显示

step3 添加知识

管理知识->添加知识

我添加了一篇论文，进行测试，添加后，稍等一下，状态就会变成已完成。

step4 对话框添加知识库

回到首页，添加知识库

法二、在AnythingLLM建立知识库

在本地已经部署deepseek的基础上进行。
还需要先去下载一个下载nomic-embed-text。
准备工作
1.下载nomic-embed-text

ollama官网->models->nomic-embed-text

cmd进终端输入（依然默认进了系统盘）ollama pull nomic-embed-text

下载完成，进Page Assist的设置->RAG设置->文本嵌入模型：nomic-embed-text

我下了几次，前几次都下完没显示success，只有跳success后才是真的成功。

2.下载AnythingLLM

下载地址：AnythingLLM
安装速度 比想象中的慢 ~ 很 ~ 多 ~

安装后，经过一大段导航（不停的点下一页），进入页面。

3.创建工作区，进行设置

3.1 聊天设置设置

聊天设置选择ollama,deepseek。
然后要拉到最下面点“Update workspace”

3.2 向量数据库

向量数据库 ：喂给ds的文档，他会变成向量，向量的大小
暂时不设置

3.3 代理配置

选择ollama,自己之前部署的模型，然后点== “Update workspace”==

4.进入软件设置

设置完模型，还需要一个能够把”文本转变成ds读取的向量“的模型。所以需要回到大的设置

顺手修改下ds思考的语言。

4.1 向量数据库

用默认的LanceDB就行

4.2.嵌入首选项

选择ollama, nomic-embed-text。点击保存

上传文档

上传60多兆的pdf教材，报错了（我怀疑是 要修改下读取的参数值，我先试试）。
上传几兆的文献成功了。

点save and embed

测试

扩展：AnythingLLM用ds的api，结合上传的知识库回答问题如何设置
step1.

记得要拉到最下面保存。

step2.

step3.进总设置

实测结果：比用硅基的api在 cherry studio上回答的效果好