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下载RAG模型

安装AnythingLLM

创建本地知识库

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当部署完自己的本地deepseek后，我们想用自己的数据训练一下自己的模型，需要怎么做呢，本篇就来介绍一下我是怎么做的，还没安装的参考上一篇内容

下载RAG模型

什么是RAG:翻译为检索增强生成，nomic-embed-text模型是一个文本嵌入模型，目的帮助我们把知识库文本embedded成模型能读懂的格式，感兴趣的可以去学习一下自然语言处理相关知识

ollama pull nomic-embed-text

安装AnythingLLM

什么是LLM，可以理解为给我们开发好的客户端，直接调用本地的模型，方便我们直接使用功能

打开AnythingLLM官网：https://anythingllm.com

按照自己电脑系统进行下载：

安装完进入，选择Ollama

选择一个deepseek模型，为了快，我选择的是1.5b，跑32b确实有些吃力，速度太慢了

一个工作区相当于一个docker，名字任意

创建本地知识库

设置选项里找到Embedder首选项，选择Ollama，nomic-embed-text模型

设置完右上角记得保存

聊天设置同上

提示词写按照知识库回答就可以了

返回工作区，点击上传按钮

可以选择上传文件，或者可以在下面的Fetch Website中输入网址

转移至工作空间

右下角保存

根据test内容，回到聊天页面继续提问

搞定！