今天十一张（www.11zhang.com）要和大家聊聊如何利用 DeepSeek 和 AnythingLLM 搭建一个本地知识库，轻松实现高效的知识管理和对话交互。

为什么选择在本地部署 AI 大模型呢？

本地部署 Deepseek 具有诸多显著优势。首先，数据隐私得到更好的保障，用户的私人数据无需上传至云端或第三方服务器，从而大大降低了数据泄露的风险。第二点，本地部署能够显著提高响应速度，因为无需依赖网络连接和远程服务器，特别是在网络不稳定时，用户体验更加流畅。最后一点，通过本地部署，用户可以建立自己的数据库，实现对数据的完全控制和管理，进一步提高数据处理的灵活性与安全性。

话不多说，我们马上进入正题！

本地部署DeepSeek

在开始之前，有个前提条件：你的设备必须已经本地部署了 DeepSeek。如果你还没有，别着急！我之前写过一篇文章详细介绍了如何本地部署 DeepSeek，请移步之前的文章，此处省略！

本地部署 DeepSeek 完成后，我们就可以进入下一步了！

安装AnythingLLM

接下来，我们先下载和安装 AnythingLLM 工具，这是我们搭建本地知识库的核心工具之一。为了避免大家到处找资源，我已经把所有需要的软件和工具打包好了，下载链接：https://www.11zhang.com/1469.html

下载完成后，双击 AnythingLLM 安装程序，按照提示步骤完成安装。安装过程中，可能需要联网下载一些依赖库，请确保你的网络畅通。

安装完成后，打开 AnythingLLM 程序，点击 [Get started] 按钮，如下图；

选择本地部署的 Ollama 作为对话模型，如下图；

再点击 [下一步] 按钮，如下图；

这里我们可以跳过注册，如下图；

新建一个工作区名称，如下图；

点击 [设置] 按钮，可以进行一些通用设置、聊天设置等，如下图；

点击 [上传] 按钮进入文件管理页面，可以上传一些文档，让它进行学习。文档的质量直接决定了模型回答的准确性，所以上传的文档很关键！这一步，基本上就是将你想要管理的文档、资料整合到你的知识库中。

我们可以上传本地文件（或者直接输入网页链接），将内容同步到临时交换区。

上传完成后，全选并点击“Move to Workspace”会自动将文档移动到右侧的工作区，如下图；

然后点击 [Save and Embed] 保存并解析文档，等待系统完成文档解析，如下图；

要让 DeepSeek 能够根据你上传的文档进行回答，我们需要将这些文档关联到当前会话中。在工作区文件面板中，找到你要关联的文档。点击文档右侧的图钉按钮，将文档“钉”起来与当前会话关联，如下图；

一切准备好后，接下来就是最激动人心的环节：开始提问！你可以在对话框中输入问题，DeepSeek 会根据你上传的知识库进行回答，如下图。

我们可以看到，DeepSeek 能够对我们提供给它的电子文档进行正常解析。如果你的文档内容很专业，回答会更加精准哦。

另外，每次上传新的知识库文件后，记得输入 /reset 指令，清空当前的对话上下文，这样可以避免新文档影响到之前的对话内容。

看完这些步骤，你是不是已经迫不及待想要开始搭建自己的本地知识库了？

其实这个过程真的非常简单，只要按照这些步骤一步步走，几分钟就能完成配置。通过 DeepSeek 和 AnythingLLM 搭建的本地知识库，不仅能帮助你高效整理文档、信息，还能轻松进行智能对话，帮助你快速获取所需的答案。这就像在给自己安装一个私人助理，能大大提高工作效率。