使用时需要在聊天框通过#来指定知识库 设置--> 管理员设置 -->数据库--> 下载数据库,可以导出sqlite数据 小结 整体体验是docker部署起来,页面展示有点慢,联网搜索一开始选择serply不生效,换成tavily可以生效,但是国内的搜索引擎还不支持。对于知识库方面,可以上传文档和目录,聊天窗口可以指定使用哪个知识库,也可以同时开启联网搜
以下是使用 DeepSeek R1 和 Open WebUI 搭建本地知识库的详细步骤和注意事项:1.了解核心组件DeepSeek R1:一个开源的本地化部署的大型语言模型(LLM),提供自然语言理解和生成能力。Open WebUI:类似 Ollama Web…
现在应该可以和你的模型进行正常的对话了,记住将 LLM 模型(此处为 Deepseek)设为默认,对 Ebedding 模型说话会报错! 调整Web UI:接下来配置知识库所需的文件的处理细节:依旧是在设置-管理员设置-文档,将语义向量模型引擎切换成 Ollama 并且将语义向量模型设置为 nomic-embed-text:latest 其他设置可以按照图里面的...
工作空间 --> 知识库,点击+号上传文档 使用时需要在聊天框通过#来指定知识库 设置--> 管理员设置 --> 数据库 --> 下载数据库,可以导出sqlite数据 小结 整体体验是docker部署起来,页面展示有点慢,联网搜索一开始选择serply不生效,换成tavily可以生效,但是国内的搜索引擎还不支持。对于知识库方面,可以上传文档和...
我们可以在 Ollama 的官网查询到模型的 ID:https://ollama.com/library/deepseek-r1 比如我们这次演示使用 32B 蒸馏版本的,那么 ID 就是deepseek-r1:32b。同时,Ollama 的拉取命令是: 代码语言:bash AI代码解释 # 拉取并运行ollama run deepseek-r1:32b# 也可以仅仅拉取ollama pull deepseek-r1:32b ...
本实验主要使用win系统安装ollama部署deepseek-r1(1.5b、7b、8b、14b、32b等参数)并搭建对接市面上各个开源的WebUI工具和本地知识库Ollama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),旨在无缝部署大型语言模型 (LLM),例如 Llama 2、Mistral、Llava 等。Ollama 的一键式设置支持 LLM 的本地执行,通过将...
一、DeepSeek本地部署 1、安装Ollama 首先我们需要安装Ollama,它可以在本地运行和管理大模型。 到Ollama官网点击下载,然后选择适合自己系统的版本,这里选择Windows: 安装完成后,打开命令行界面并输入 ollama 如果屏幕上出现以下提示信息,那么恭喜你,Ollama 已经成功安装。
利用Open WebUI部署本地家庭or企业知识库 来自团队成员陈浩伟的分享 1 引言 本地化部署AI知识库,将能保证数据的私密性,避免泄密,为企业或家庭个人赋能,提升工作学习效率。 2 技术方案 根据个人目前电脑配置,采用Ollama 开源项目选择合适的Deepseek模型,利用WEB管理工具Open WebUI搭建用户使用界面和知识库,同时兼顾用户...
一、DeepSeek本地部署 二、WebUI可视化 三、数据投喂训练AI 一、DeepSeek本地部署 1、安装Ollama 首先我们需要安装Ollama,它可以在本地运行和管理大模型。 到Ollama官网https://ollama.com,点击下载,然后选择适合自己系统的版本,这里选择Windows: 安装完成后,打开命令行界面并输入 ...
所以,我们是先本地部署 Ollama,之后使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型,最后使用 Open WebUI 调用 Ollama 模型,实现本地运行 DeepSeek-R1 大模型。部署流程如下图所示: 部署流程 我的电脑配置: MacBook Pro (14-inch, 2023) M2Max 32GB 我的电脑配置 ...