今天要和大家聊聊如何利用DeepSeeK和AnythingLLM搭建一个本地知识库，轻松实现高效的知识管理和对话交互。
我每次接触到这类工具时，总能体会到那种“啊，终于能省点力气做事了”的爽感！所以这篇文章，我决定带大家手把手搞定这些步骤，让你们也能快速上手。
话不多说，我们马上进入正题！
在开始之前，有个前提条件：你的设备必须已经本地部署了DeepSeeK。如果你还没有，别着急！我之前写过一篇文章详细介绍了如何安装DeepSeeK，可以参考下这篇文章：【如何安装DeepSeeK本地模型】。
部署完成后，我们就可以进入下一步了！
现在，让我们来下载和安装AnythingLLM，这可是我们搭建本地知识库的核心工具之一。为了避免大家到处找资源，我已经把所有需要的软件和工具打包好了，下载链接在这里：
点击下方公众号卡片，回复关键字：deepseek，获取网盘链接。
Windows用户
进入网盘下载页面，选择适合你系统的安装包。 下载完成后，双击安装程序，按照提示步骤完成安装。 安装过程中，可能需要联网下载一些依赖库，所以记得确保你的网络畅通。
Mac用户
同样地，下载适合的安装包后，打开并进行安装。 如果首次运行时系统要求授权，只需要按提示操作即可。
安装完成后，打开软件，你会看到一个非常简洁的界面。
此时，大家只需要点击右侧的箭头，继续下一步，直到完成所有初步设置。
这一步其实非常简单，创建工作区就像在一个工具中设置自己的“专属工作空间”。工作区是你管理知识库的核心，所以得好好设置一下。
打开AnythingLLM后，点击“创建工作区”。 给你的工作区起个名字（比如“本地知识库”）然后点击确认。 这样，你的工作区就建立好了。完成后，你可以看到一个干净利索的管理界面。
工作区建立后，接下来的任务是将DeepSeeK和AnythingLLM连接起来。说白了，这就像是给系统装上了一个“大脑”，让它能根据你的文档进行回答。
点击左下角的“扳手”图标，进入设置页面。
在“LLM首选项”中，选择Ollama作为对话模型。因为我们在本地部署的就是Ollama模型。
配置DeepSeeK的IP地址。如果你是本地运行的DeepSeeK实例，可以输入 http://127.0.0.1:11434，记得加上http://。
完成设置后，保存并返回工作区页面。
此时，你应该能够看到对应IP下的所有本地模型，配置完成后就能开始对话了。
文档的质量直接决定了模型回答的准确性，所以上传的文档很关键！这一步，基本上就是将你想要管理的文档、资料整合到你的知识库中。
在工作区界面点击“上传”按钮，进入文件管理页面。
将你的本地文档拖到左下角的上传区域，或者直接输入网页链接，将内容同步到临时交换区。
上传完成后，点击“Move to Workspace”将文档移到工作区。
然后点击“Save and Embed”保存并解析文档，等待系统完成文档解析。
要让DeepSeeK能够根据你上传的文档进行回答，我们需要将这些文档关联到当前会话中。
在工作区文件面板中，找到你要关联的文档。 点击文档右侧的图钉按钮，将文档与当前会话关联。
返回到对话页面，你就可以根据上传的文档内容提问了。
如果你不想让某个文档参与回答，可以随时取消关联。
一切准备好后，接下来就是最激动人心的环节：开始提问！你可以在对话框中输入问题，DeepSeeK会根据你上传的知识库进行回答。如果你的文档内容很专业，回答会更加精准哦。
记住，上传新的文档后，不要忘了输入 /reset 指令清空当前的对话上下文，以免影响新的对话。
为了让大家更方便，我已经将本教程中用到的所有软件资源都整理到了网盘。大家只需要根据自己的需求下载相关资源，就可以轻松搭建自己的本地知识库了。
点击下方公众号卡片，回复关键字：deepseek，获取网盘链接。
看完这些步骤，你是不是已经迫不及待想要开始搭建自己的本地知识库了？其实这个过程真的非常简单，只要按照这些步骤一步步走，几分钟就能完成配置。
通过DeepSeeK和AnythingLLM搭建的本地知识库，不仅能帮助你高效整理文档、信息，还能轻松进行智能对话，帮助你快速获取所需的答案。这就像在给自己安装一个私人助理，能大大提高工作效率。
所以，赶紧动手试试吧！
最后，我为大家打造了一份deepseek的入门到精通教程，完全免费：https://www.songshuhezi.com/deepseek
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