1簡(jiǎn)介
在上一篇推送中（deepseek本地部署最簡(jiǎn)教程），我們介紹了基于Ollama的本地部署。盡管本地化部署的DeepSeek模型在算力規(guī)模和功能完備性上無(wú)法媲美云端全量版本，但只要喂給它「獨(dú)家秘方」——也就是你電腦里的文檔、代碼、筆記這些干貨，它立馬就能變身成你的專屬知識(shí)小助手！
2準(zhǔn)備
自己從頭搭建個(gè)人知識(shí)庫(kù)就像手工造汽車——理論可行但太費(fèi)勁。這里推薦一個(gè)「懶人神器」：AnythingLLM。它能幫你把電腦里的文檔（PDF/Word/代碼文件都行）變成會(huì)聊天的知識(shí)庫(kù)，操作就像把文件拖進(jìn)文件夾一樣簡(jiǎn)單！
用這個(gè)工具你可以：
? 隨時(shí)提問(wèn)：比如“上周寫的Verilog代碼在哪？”直接對(duì)話就能找到；寫RTL代碼卡殼時(shí)，它能秒查你去年寫的相似案例；面對(duì)幾十份會(huì)議紀(jì)要，直接問(wèn)它就能提取關(guān)鍵結(jié)論。
? 保護(hù)隱私：所有資料都存在自己電腦里，不怕泄露
? 跨格式支持：無(wú)論是技術(shù)文檔、會(huì)議記錄還是代碼片段都能處理
整個(gè)過(guò)程只需要三步：
把文件拖進(jìn)軟件
等它自動(dòng)分析（喝杯咖啡的時(shí)間）
開(kāi)始用自然語(yǔ)言提問(wèn)
相當(dāng)于給你的電腦配了個(gè)24小時(shí)待命的資料管家，特別適合經(jīng)常需要查舊文檔的技術(shù)人員！
3下載AnythingLLM
以下是下載鏈接（安裝包也可在附錄A獲取）：
https://anythingllm.com/desktop
4配置
先確保ollama是開(kāi)啟狀態(tài)，然后搜索ollama
在 AnythingLLM 的本地部署配置中，MAX Token（最大令牌數(shù)） 是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，主要用于控制語(yǔ)言模型（LLM）處理文本時(shí)的輸入和輸出長(zhǎng)度限制。語(yǔ)言模型（如 GPT）單次處理的文本長(zhǎng)度受硬件和算法限制。MAX Token 決定了模型單次請(qǐng)求能處理的 輸入+輸出 的 Token 總數(shù)上限。超過(guò)此值會(huì)導(dǎo)致截?cái)嗷驁?bào)錯(cuò)。Token 并非嚴(yán)格等于單詞或漢字。例如，英文中 1 Token ≈ 4 字符，中文中 1 漢字 ≈ 2-3 Token在問(wèn)答或生成場(chǎng)景中，該參數(shù)直接影響 AI 生成回答的最大長(zhǎng)度。例如設(shè)置為 512，則回答內(nèi)容會(huì)被限制在約 512 個(gè) Token（約 380 個(gè)漢字或 700 英文單詞）。4測(cè)試結(jié)果
可以看到deepseek可以理解文檔中的內(nèi)容
5寫在最后
當(dāng)然，AnythingLLM還具備其他功能，如代碼托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展開(kāi)論述，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精準(zhǔn)度仍然受到硬件性能的制約。建議開(kāi)發(fā)者參考以下硬件選型策略，輕量級(jí)部署：RTX 3060(12GB)+32GB DDR4+1TB SSD（支持7B參數(shù)模型實(shí)時(shí)推理）；企業(yè)級(jí)方案：A100 80GB*4+NVLink+Optane持久內(nèi)存（滿足千億級(jí)Token知識(shí)庫(kù)毫秒響應(yīng)）。
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