本文介绍使用Ollama+DeepSeek+AnythingLLM组合方案在本地搭建私人知识库的方法,解决企业用户数据安全顾虑。文章详细讲解从配置Ollama、设置嵌入模型到安装AnythingLLM、构建专属知识库的完整步骤,大幅降低初学者使用门槛。通过这套方案,用户可在自己电脑上搭建媲美ChatGPT的私人知识库,既享受AI强大能力,又完全掌控数据安全。
在AI席卷全球的今天,我们既渴望拥抱智能化的便利,又担心数据安全和隐私泄露。特别是企业用户,面对敏感信息时更是进退两难。
公司机密文档不敢上传到GPT,但又想体验AI问答的便利,这不是要逼死我这个打工人吗?
市场上的开源 RAG 解决方案众多,但它们要么需要繁琐的环境配置,要么需要大量的运维工作。而AnythingLLM则提供了一个完整的 UI 界面,默认支持向量数据库 LanceDB以及多种大型模型接口,大大降低了初学者的使用门槛。
今天,我会教大家快速通过Ollama+DeepSeek+AnythingLLM这套组合拳,轻松在自己的电脑上搭建一个媲美ChatGPT的私人知识库,既享受AI的强大能力,又完全掌控自己的数据安全。
看
重
点
动手实战——从零开始打造你的AI知识库
第一步:配置Ollama 第二步:设置嵌入模型 第三步:下载安装AnythingLLM 第四步:配置Anything LLM 第五步:数据投喂——构建专属知识库第一步:配置Ollama——本地AI的心脏
首先安装Ollama
[轻松掌握 AI 大模型!Windows 新突破:Ollama 赋能本地部署]
在AnythingLLM的设置中会选择Ollama作为LLM提供商,这一步的非常关键:你正在将AI的"大脑"从云端迁移到本地,这是数据主权回归的关键一步。
选择DeepSeek模型后,系统会自动下载并配置。这个过程可能需要一些时间,但请耐心等待。
**第二步:**设置嵌入模型——知识检索的利器
在"AI提供商"设置中,将Embedder设置为Ollama的"nomic-embed-text"模型。让AI能够理解和检索你的文档内容。
提前在Ollama中下载嵌入模型:ollama run nomic-embed-text
第三步:下载安装AnythingLLM——你的AI管家
官网进入:
https://anythingllm.com/desktop
AnythingLLM主页点击“Download for desktop”,然后选择对应的系统,点击下载,整个安装过程就像安装普通软件一样简单。
选中双击安装
第四步:配置Anything LLM
l 列表里选择Ollama,再选择模型
l 设置好工作区之后,修改一下界面语言,点击左下角扳手进入设置,把“显示语言” 换成 “Chinese”
l 和AI对话测试一下,就OK了
第五步:数据投喂——构建专属知识库
现在可以上传你的文档了。支持的格式非常丰富:PDF、Word、TXT、Markdown等。上传后,AI会自动对文档进行分析和索引,构建起专属于你的知识图谱。
l 在扳手图标的设置里,点开“人工智能提供商”的下拉菜单,选择Embedder首选项,提供商选择“Ollama”,模型选择“nomic-embed-text:latest”,保存更改
l 最后验证一下,点击 New Thread,问它个相关的问题,看到回答的最下方显示有引用就OK了
Ollama+DeepSeek+AnythingLLM这套方案,每个人都能快速拥有专属的AI助手,每个组织都能构建私有的AI私有智能知识库。快快动手实战吧,也欢迎在评论区留言。
最后
我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?
人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200%,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。
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③学习电子书籍和技术文档
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④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
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