手把手教程！使用AnythingLLM+DeepSeek 部署本地知识库

deepseek本地部署最简教程——搭建个人AI知识库

尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是我们需要使用到的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！当然，AnythingLLM还具备其它功能，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精准度仍然受到硬件性能的制约。建议开发者根据硬件配置选择适合的模型。

1.准备

AnythingLLM。它能帮你把电脑里的文档（PDF/Word/代码文件都行）变成会聊天的知识库，操作就像把文件拖进文件夹一样简单！

用这个工具你可以：

随时提问：
保护隐私：所有资料都存在自己电脑里，不怕泄露
跨格式支持：无论是技术文档、会议记录还是代码片段都能处理

整个过程只需要三步：

把文件拖进软件

等它自动分析（喝杯咖啡的时间）

开始用自然语言提问

相当于给你的电脑配了个资料管家，当我们需要的时候随时找它！

2.下载AnythingLLM

https://anythingllm.com/desktop

使用管理员模式运行安装程序

3.配置

我之前已安装好ollama.先确保ollama是开启状态，然后搜索ollama

选择deepseek模型，可以根据您安装的模型版本选择

在 AnythingLLM 的本地部署配置中，MAX Token（最大令牌数） 是一个关键参数，主要用于控制语言模型（LLM）处理文本时的输入和输出长度限制。

语言模型（如 GPT）单次处理的文本长度受硬件和算法限制。MAX Token 决定了模型单次请求能处理的 输入+输出 的 Token 总数上限。超过此值会导致截断或报错。

Token 并非严格等于单词或汉字。例如，英文中 1 Token ≈ 4 字符，中文中 1 汉字 ≈ 2-3 Token

在问答或生成场景中，该参数直接影响 AI 生成回答的最大长度。例如设置为 512，则回答内容会被限制在约 512 个 Token（约 380 个汉字或 700 英文单词）。

点击下一步

填写自己的邮箱

填写工作区名称

如果需要调整语言，请参考

上传需要用于学习的文档

将文档放到工作区，然后移动到自己需要的工作台并保存。

软件会自动更新您的工作台

4.测试结果

可以根据您上传的文档，提出问题，测试Deepseek的学习和理解能力，可以看到学习到了我上传的文档并列出了具体的内容。