打开浏览器→下载 Ollama→输入 1 条命令→搞定！这不是魔法，而是本地部署大语言模型的全新方式。Ollama 简化了大型语言模型的运行，让每个人都能在本地轻松体验 AI 的强大。
但是，仅仅运行一个大语言模型还不够。如何让它真正理解你的数据，回答你的问题？这时，AnythingLLM 就派上用场了。
它能将你的文档、笔记、网页等各种数据源连接到本地 Ollama 运行的 DeepSeek 模型，构建一个真正属于你的、个性化的知识库问答系统。告别在海量信息中苦苦搜索，让 AI 成为你高效的知识助手！
关于引入 AnythingLLM 的理由，可以考虑以下几点：
1、数据连接： AnythingLLM 可以连接各种数据源，例如本地文件、网站链接等。
2、多模型选择：AnythingLLM支持各种主流模型的API接入方式，DeepSeek、OpenAI、Gemini等等。
3、易用性： 它通常提供友好的用户界面，方便用户进行配置和管理。
1 Ollama 本地化部署DeepSeek R1
Ollama 是一个用于本地运行大语言模型（LLMs）的开源工具，提供简单的界面和优化的推理引擎，使用户能够在个人设备上高效地加载、管理和运行 AI 模型，而无需依赖云端。
官网地址：https://ollama.com/
官网下载对应版本，然后根据自己本地配置运行命令。
其中，deepseek-r1:1.5b 换成适配你本地的模型。
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运行命令：ollama run deepseek-r1:1.5b
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介绍几个Ollama常用的命令：
1、列出本地可用的模型列表：ollama list
2、启动模型：ollama run model_name
3、查看模型信息：ollama show model_name
4、删除指定模型：ollama rm model_name
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2 部署AnythingLLM
2.1 下载安装
打开官网地址：https://anythingllm.com/desktop，根据自己的系统选择下载的版本。
默认路径安装，或者修改默认安装路径都可以。
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安装完成界面：
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点击完成自动跳转到AnythingLLM界面。
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选择Ollama，AnythingLLM会自动检测本地部署的模型，所以前提确保Ollama本地部署的模型正常运行。
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模型配置
1、LLM Selection（大语言模型选择）：
这里选择了名为 Ollama 的模型。
说明用户的模型和聊天记录仅在运行 Ollama 模型的机器上可访问，这意味着数据不会在其他地方被存储或访问，从而增强了数据的安全性和隐私性。
2、Embedding Preference（嵌入偏好）：
使用了名为 AnythingLLM Embedder 的嵌入工具。
说明用户的文档文本是在 AnythingLLM 的实例上私密嵌入的，这意味着文本数据的处理和转换是在本地进行的，不会泄露给第三方。
3、Vector Database（向量数据库）：
使用了 LanceDB 作为向量数据库。
说明用户的向量和文档文本都是存储在这个 AnythingLLM 实例上的，这再次强调了数据的私密性和安全性。
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收集用户对 AnythingLLM 服务的反馈，可选的调查问卷，可直接跳过。
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创建工作区，填写工作区名称。
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可以在聊天窗口与之对话了。
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2.2 搭建本地知识库
在左侧工作区找到上传按钮。
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我上传了一个表格文件。
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选中上传的文本，点击移动到工作区。
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点击Save and Embed。对文档进行切分和词向量化。
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完成后，点击图钉按钮，将这篇文档设置为当前对话的背景文档。
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测试效果：
我上传的知识库是虚拟了5本书及价格。随便选中其中一本问下价格。
可以考到模型思考的过程及最终答案，还是非常准确的。
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2.3 DeepSeek R1 API 接入LLM
也许有的小伙伴会说，我本地硬件条件有限，就想使用DeepSeek官网服务怎么办？
不要着急，AnythingLLM支持直接调用DeepSeek官方提供的API接口。
在工作区右侧点击设置，选择聊天设置，可以更改LLM模型。
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选择DeepSeek，输入API Key，选择DeepSeek R1模型。
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输入DeepSeek API Key，选择DeepSeek R1模型就可以了。
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点击最后更新工作区后就可以享受官方提供的大模型服务了。
知识库部署和2.2章节一致，只是调用的模型变为官方API接口。
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看到这里，你是否发现AI私有化部署并没有想象中复杂？其实技术平权化的浪潮早已到来，重要的是勇敢迈出第一步。
毕竟，当技术门槛不复存在，唯一限制我们的，就只剩下想象力。
记住，每个科技达人都是从点击『安装』按钮开始的！
希望本文能帮助你迈出第一步，探索本地 AI 的无限可能。如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言交流！
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