利用ollama部署本地deepseek大模型，并建立自己本地知识库的心得

1、安装Ollama并下载大模型
（1）下载、安装Ollama（Ollama）。如果不能下载，可以借助第三方软件下载平台。
（2）安装好Ollama后打开Ollama，选择需要安装的大模型比如deepseek。根据自己电脑配置从1.5b，7b，14b，32b等选择，点右侧的复制。
7b命令：ollama run deepseek-r1:7b
1.5b命令：ollama run deepseek-r1:1.5b。
然后通过快捷键：Win+R,打开运行，输入CMD打开控制台，右键粘贴，回车。
（3）下载向量模型。个人推荐bge-m3，对中文支持很好。同样是打开Ollama。选择模型bege-m3，复制到控制台粘贴，回车。
2、安装本地知识库管理软件或插件。
（1）anythingLLM
（2）Cherry-Studio
（3）Page Assistb 。Google或Edge插件，直接用浏览器管理本地知识库。
下面说说这几天自己部署本地知识库的心得：
1、Deepseek大模型的选择，经过测试本机配置：CUP i3 12100f，显卡rx590gm 显存8g，32G内存。Deepseek 14b可顺畅运行。 所以个人建议，在选择模型时可以多下载几个试试，比如7b,8b,14b，不要只看网上推荐的模型。当然参数越多，效果越好。
2、向量模型的选择，我推荐bge-m3。在anythingLLM工作区，大模型在推理时，与知识库里的知识相关性很高。很多人推荐nomic-embed-text，我使用时好像效果不是太好，当然也许是我个人没设置好。向量选择很关键，设置不好，大模型回答问题时会与知识库内容相关项很差。
3、anythingLL/Cherry-Studio/Page Assistb(网页插件)
三个都能建立本地知识库，各有特色。
个人电脑测试：anythingLLM反应速度比Cherry-Studio快。
这里重点提一下anythingLLM：
（1）注意知识库文件编码问题，编码不合适会识别为乱码。
（2）anythingLLM回答问题时，工作区的资料是否订选的问题。如果不订选，anythingLLM会从工作区自主选择4个文件作为参考（默认参考文件是4个，可以在聊天界面改），如果订选，就是指定工作区某个或某几个文件作为参考。
总结：
大模型回答问题时是否与个人知识库紧相关，重点有三个：
1. 模型选择
2. 向量模型的选择
3. 知识库管理工具的选择