maxkb部署deepseek（maxkb部署完之后每次重启都要重新）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、如何让ai根据本地的知识库来回答问题?
• 2、deepseek本地部署教程及步骤详解

如何让ai根据本地的知识库来回答问题?

准备本地知识库 收集数据：将所需的知识整理成结构化的文档、数据库或其他格式（如JSON、CSV、SQL等）。数据清洗：确保数据准确、无冗余，并适合AI处理。 选择AI模型 预训练模型：使用如GPT-BERT等模型，它们能理解自然语言并生成

在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。

通义千问 （Qwen）：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 （ERNIE）：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问

AI需要从其知识库中检索相关证据或信息以回答问题。这可能包括之前收集的数据、文档、网页等。 最后，AI基于检索到的证据进行推理，以生成对用户问题的这可能涉及到深度学习、知识图谱等复杂算法和技术。

AI聊天机器人实现自助应答主要通过以下几个步骤：知识库匹配：当访客提出问题时，AI聊天机器人首先会在其内部的知识库中搜索答案。知识库是一个预先设定好的数据库，包含了各类问题及其对应的解语义分析：机器人会对访客的输入进行语义分析，以理解访客的实际需求。

deepseek本地部署教程及步骤详解

1、DeepSeek本地部署的教程及步骤包括环境准备、核心部署流程、模型拉取与运行、应用接入以及故障排查等几个方面。首先，你需要准备好部署环境。这包括确保你的操作系统符合要求（如Linux、macOS或Windows），并安装必要的Python版本和依赖库。

2、要在本地部署DeepSeek R1，你需要遵循一系列步骤来配置环境和安装软件。首先，确保你的本地环境满足DeepSeek R1的运行要求。这通常包括具备一定的计算能力和存储空间。你可能需要一台配置较高的电脑或者服务器来支持DeepSeek R1的运行。接下来，从DeepSeek官方网站或相关资源中下载DeepSeek R1的安装包。

3、在命令行或终端中，导航到DeepSeek的安装目录。执行启动命令，如./deepseek start。如果一切顺利，DeepSeek服务将开始在本地运行。验证部署：使用浏览器或API测试工具访问DeepSeek的API端点，确保服务正常响应。根据DeepSeek的功能，执行一些基本的测试操作，以验证部署是否成功。

4、DeepSeek本地部署的详细步骤主要包括环境准备、下载并安装Ollama、下载并运行DeepSeek模型、启动Ollama服务以及使用Open Web UI进行交互。首先，确保你的系统满足最低配置要求，即CPU支持AVX2指令集，内存至少16GB，存储空间至少30GB。推荐使用Windows、macOS或Linux操作系统。

5、要本地部署DeepSeek，首先确保满足环境要求，然后按照步骤从GitHub克隆代码、安装依赖库、下载预训练模型，最后启动服务即可。详细来说，本地部署DeepSeek的环境要求包括：操作系统建议使用Linux或Windows，Python版本需要大于等于7。此外，还需要安装一些依赖包，如PyTorch和Transformers等。