这是一篇关于利用DeepSeek-R1模型构建本地知识库的文章，主要介绍了如何通过RAG（检索增强生成）技术提升大语言模型的准确性和相关性。以下是对这些核心内容的简要概述：

背景与挑战：

RAG技术原理：

工作流程：

构建本地知识库的步骤：

好处与优势：

实践所需工具：

• Ollama：用于下载和管理模型。

• DeepSeek-R1：本次使用的LLM模型。

• Nomic-Embed-Text向量模型：用于将文本库进行切分、编码并转换为向量。

• AnythingLLM：开源AI私有化应用构建平台，用于搭配多个模型共同构建私有化应用。

工具安装与配置：

• Nomic-Embed-Text模型安装：通过ollama pull命令安装，并使用示例代码进行文本相似度计算。

• AnythingLLM安装：在虚拟机上安装，配置LLM模型提供商、向量数据库和embedder模型。

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