下载运行ollama 和deepseek 后，如何自建本地知识库？

<think>好的，用户想了解如何在使用Ollama和DeepSeek的基础上构建本地知识库。首先，我需要回顾之前的相关知识，比如之前提到的Cherry Studio结合这些工具的方法。根据用户提供的引用[^1]，上期教程已经实现了本地部署大模型，现在需要构建知识库系统，核心使用BGE-M3向量模型进行知识嵌入。 首先，我应该分步骤来回答。可能需要先介绍整个流程的组成部分，比如数据准备、模型选择、知识嵌入、数据库存储和查询接口搭建。然后每个部分详细说明具体怎么做，比如数据预处理需要清洗和分块，向量模型选型用BGE-M3，然后集成Ollama和DeepSeek来处理查询。 接下来，要确保使用正确的格式，用户提到所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。但在这个问题中可能涉及代码块，所以要注意代码的格式，比如使用三个反引号包裹Python代码，并且说明各部分的作用，比如加载模型、处理文本等。 然后，生成相关问题时需要考虑用户可能关心的后续步骤，比如优化方法、处理非结构化数据、应用场景等。这些问题需要自然地从回答中延伸出来，帮助用户进一步探索。 需要注意引用文献的正确使用，在涉及核心步骤或模型选型时添加引用标识。同时保持回答结构清晰，分步骤说明，确保用户能逐步跟随操作。可能还需要提醒用户安装必要的依赖库，比如sentence-transformers，chromadb等，并给出示例代码。 最后，检查是否符合所有系统级指令，如中文回答、正确LaTeX语法、相关问题的生成等。确保没有遗漏关键步骤，比如数据预处理、向量化、存储和查询流程，以及如何结合Ollama和DeepSeek进行问答生成。</think>### 如何用Ollama和DeepSeek构建本地知识库 #### 一、系统架构组成 本地知识库系统需要包含以下核心模块： 1. **数据预处理模块**：清洗、分块、向量化文档数据 2. **向量数据库模块**：存储和检索向量化知识 3. **大模型集成模块**：Ollama管理本地大模型，DeepSeek处理问答推理 4. **接口服务模块**：提供API和交互界面 #### 二、具体实现步骤 **1. 数据预处理** - 使用`LangChain`进行文档加载与分块： ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, # 分块长度符合BGE-M3的输入限制 chunk_overlap=50 ) documents = splitter.split_documents(raw_docs) ``` **2. 向量模型部署** - 加载BGE-M3多语言向量模型： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer encoder = SentenceTransformer('BAAI/bge-m3', device='cuda') # 使用GPU加速 embeddings = encoder.encode(documents, batch_size=32) ``` **3. 向量数据库搭建** - 使用ChromaDB存储向量： ```python import chromadb client = chromadb.PersistentClient(path="./vector_db") collection = client.create_collection(name="knowledge_base") collection.add( embeddings=embeddings.tolist(), documents=[doc.text for doc in documents] ) ``` **4. Ollama集成** - 配置Ollama本地服务： ```bash ollama serve # 启动服务 ollama pull deepseek-chat # 下载DeepSeek模型 ``` **5. 问答系统开发** - 实现检索增强生成(RAG)流程： ```python def rag_query(question): query_vec = encoder.encode(question) results = collection.query(query_embeddings=[query_vec], n_results=3) context = "\n".join(results['documents'][0]) prompt = f"基于以下知识:\n{context}\n\n回答:{question}" response = ollama.generate( model='deepseek-chat', prompt=prompt, temperature=0.3 ) return response ``` #### 三、关键技术指标 $$ R@10 = \frac{\text{相关文档在Top10中的数量}}{\text{总相关文档数}} \geq 0.85 $$ BGE-M3在MTEB基准测试中展现优越性能，特别适合中文知识库场景[^1]