什么是本地大模型和知识库

本地大模型

定义：本地大模型是指将大规模的人工智能模型部署在本地的计算设备或服务器上，而不是依赖于云端服务器。这些模型通常具有大量的参数和强大的学习能力，能够处理和生成自然语言、图像、语音等多种类型的数据。特点数据隐私和安全：数据在本地处理和存储，降低数据泄露风险，适合对数据保密性要求高的场景。低延迟：无需通过网络远程请求，可快速响应，提高交互效率。自主性和定制化：用户可根据需求自主调整和优化模型，进行个性化定制。应用场景：如企业内部的智能客服、智能办公助手，可在本地处理敏感业务信息；科研机构进行特定领域的数据分析和模拟等。

本地知识库

定义：本地知识库是将知识数据存储在本地设备或服务器上的知识集合，这些知识经过整理、分类和存储，以便于用户快速检索和获取。内容可以包括文档、资料、案例、规则等各种形式的信息。特点独立性：不依赖网络连接即可访问，在网络不佳或断网环境下仍能使用。针对性：可根据特定组织或个人的需求进行定制，专注于特定领域或业务范围。安全性高：只有本地授权用户能够访问，保障知识的安全性和保密性。应用场景：企业用于存储内部的业务流程、产品资料、员工培训文档等；学校用于保存教学资料、学术研究成果等。

如何部署

部署流程安装ollama下载DeepSeek安装docker安装RAGFlow

整体耗时约45分钟（网速越快、配置越高耗时越少）。

开始部署安装ollama

下载ollama

下载地址：ollama

Ollama 是一款开源跨平台的大型语言模型工具。具体介绍如下：

功能特点多模型支持：可运行 Qwen、Llama、DeepSeek-R1、Phi-4、Mistral、Gemma 2 等多种先进的语言模型。易于集成和使用：提供命令行工具（CLI）、Python SDK 及 REST API，还支持第三方 GUI 工具，方便与其他项目和服务集成。本地部署与离线使用：允许在本地计算环境中运行模型，脱离对外部服务器的依赖，保证数据隐私，降低延迟，提高可控性。支持模型微调与自定义：用户可基于预训练模型，用自己的数据进行再训练，还能通过 Modelfile 定制模型参数和行为。性能优化：有高效的推理机制，支持批量处理，能有效管理内存和计算资源，在处理大规模数据时保持高效。跨平台支持：支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统及 Docker 环境。开放源码与社区支持：采用 MIT 开源协议，开发者可查看、修改和优化源代码，社区活跃，便于交流经验与获取帮助。应用场景内容创作：帮助快速生成博客文章、广告文案等高质量内容。编程辅助：辅助开发者生成代码、调试程序和优化代码结构。教育和研究：辅助学生和研究人员学习、写作和研究，如生成论文摘要或解答问题。跨语言交流：提供高质量翻译功能，打破语言障碍。个人助手：作为智能助手，帮助撰写邮件、生成待办事项等。下载deepseek大模型

下载地址：https://ollama/library/deepseek-r1

下载命令：

ollamarun deepseek-r1

窗口键+R，打开运行窗口，如下图：

输入命令：cmd，回车，打开命令行窗口，如下图：

粘贴命令：ollama run deepseek-r1，回车，开始安装

安装成功或之前已安装，则显示如上图，输入测试问题

如果显示如上图，则DeepSeek部署成功。

安装docker

下载docker

下载地址：https://docker/

安装后，运行如下图：

安装RAGFlow

下载源文件

下载网址：https://github/infiniflow/ragflow

下载后解压到文件夹中：

在地址栏中输入cmd，回车，打开命令行窗口，如下图：

cd docker

输入命令：$cddocker $ docker compose -f docker-compose.yml up -d

输入如上命令后，回车，如下图

下载安装成功后，或者已经安装了，会显示如上图。

首次安装需要下载几个G的资源。

运行RAGFlow

输入地址：

http://localhost/

显示如下图，如果是首次打开，需要先注册一个账号。

至此，本地知识库的转件部分，全部准备完成。

RAGFlow简单说明

知识库创建知识库配置知识库搜索Agent

可以创建智能体

文件管理

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