1簡介
在上一篇推送中（deepseek本地部署最簡教程），我們介紹了基于Ollama的本地部署。盡管本地化部署的DeepSeek模型在算力規模和功能完備性上無法媲美云端全量版本，但只要喂給它「獨家秘方」——也就是你電腦里的文檔、代碼、筆記這些干貨，它立馬就能變身成你的專屬知識小助手！
2準備
自己從頭搭建個人知識庫就像手工造汽車——理論可行但太費勁。這里推薦一個「懶人神器」：AnythingLLM。它能幫你把電腦里的文檔（PDF/Word/代碼文件都行）變成會聊天的知識庫，操作就像把文件拖進文件夾一樣簡單！
用這個工具你可以：
? 隨時提問：比如“上周寫的Verilog代碼在哪？”直接對話就能找到；寫RTL代碼卡殼時，它能秒查你去年寫的相似案例；面對幾十份會議紀要，直接問它就能提取關鍵結論。
? 保護隱私：所有資料都存在自己電腦里，不怕泄露
? 跨格式支持：無論是技術文檔、會議記錄還是代碼片段都能處理
整個過程只需要三步：
把文件拖進軟件
等它自動分析（喝杯咖啡的時間）
開始用自然語言提問
相當于給你的電腦配了個24小時待命的資料管家，特別適合經常需要查舊文檔的技術人員！
3下載AnythingLLM
以下是下載鏈接（安裝包也可在附錄A獲取）：
https://anythingllm.com/desktop
4配置
先確保ollama是開啟狀態，然后搜索ollama
在 AnythingLLM 的本地部署配置中，MAX Token（最大令牌數） 是一個關鍵參數，主要用于控制語言模型（LLM）處理文本時的輸入和輸出長度限制。語言模型（如 GPT）單次處理的文本長度受硬件和算法限制。MAX Token 決定了模型單次請求能處理的 輸入+輸出 的 Token 總數上限。超過此值會導致截斷或報錯。Token 并非嚴格等于單詞或漢字。例如，英文中 1 Token ≈ 4 字符，中文中 1 漢字 ≈ 2-3 Token在問答或生成場景中，該參數直接影響 AI 生成回答的最大長度。例如設置為 512，則回答內容會被限制在約 512 個 Token（約 380 個漢字或 700 英文單詞）。4測試結果
可以看到deepseek可以理解文檔中的內容
5寫在最后
當然，AnythingLLM還具備其他功能，如代碼托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展開論述，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精準度仍然受到硬件性能的制約。建議開發者參考以下硬件選型策略，輕量級部署：RTX 3060(12GB)+32GB DDR4+1TB SSD（支持7B參數模型實時推理）；企業級方案：A100 80GB*4+NVLink+Optane持久內存（滿足千億級Token知識庫毫秒響應）。
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