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    <title>AI&#43; on Yu Vision</title>
    <link>http://siyuvision.com/tags/ai&#43;/</link>
    <description>Recent content in AI&#43; on Yu Vision</description>
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    <lastBuildDate>Mon, 03 Feb 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>打造DeepSeek私人助手</title>
      <link>http://siyuvision.com/post/deepseek-ra/</link>
      <pubDate>Mon, 03 Feb 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>http://siyuvision.com/post/deepseek-ra/</guid>
      <description>&lt;p&gt;将DeepSeek安装到本地电脑，可以回答通用的问题，但是想要回答专业问题，还需要在本地搭建个人知识库，让DeepSeek变成私人助手。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;主要步骤包括：一、安装本地大语言模型运行框架 Ollama；二、安装高性能AI推理模型DeepSeekR1；三、安装个人知识库 AnythingLLM。&lt;/p&gt;
&lt;h1 id=&#34;一安装本地大语言模型运行框架-ollama&#34;&gt;一、安装本地大语言模型运行框架 Ollama&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。Ollama下载地址：https://ollama.com&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;根据自己电脑的操作系统，选择对应的Ollama版本。并在电脑上安装。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;再次打开终端，输入：&lt;code&gt;Ollama list&lt;/code&gt;，确认安装成功。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;配置-ollama-on-windows&#34;&gt;配置 Ollama on Windows&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;为了充分发挥 Ollama 的潜力，我们需要对「环境变量」进行一些自定义配置：&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;1 使用&lt;code&gt;Windows + R&lt;/code&gt;快捷键打开「运行」对话框，输入以下命令，然后按&lt;code&gt;Ctrl + Shift + Enter&lt;/code&gt;以管理员权限打开「环境变量」配置窗口&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-Plain&#34; data-lang=&#34;Plain&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;C:\Windows\system32\rundll32.exe sysdm.cpl, EditEnvironmentVariables
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&lt;p&gt;2 在「用户变量」中，根据需要添加以下环境变量。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id=&#34;21-更改模型存放路径&#34;&gt;2.1 更改模型存放路径&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Ollama 的默认模型存储路径如下：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-Plain&#34; data-lang=&#34;Plain&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;C:\Users\%username%\.ollama\\models
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&lt;p&gt;无论你的 C 盘空间大小，需要安装多少模型，都建议换一个存放路径，例如：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;变量名：&lt;code&gt;OLLAMA_MODELS&lt;/code&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;变量值：&lt;code&gt;D:\ollama\models&lt;/code&gt;（示例路径，请根据实际情况调整）&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h3 id=&#34;22-更改-ollama-api-访问地址和侦听端口&#34;&gt;2.2 更改 Ollama API 访问地址和侦听端口&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Ollama API 的默认访问地址和侦听端口是&lt;code&gt;http://localhost:11434&lt;/code&gt;，只能在装有 Ollama 的系统中直接调用。如果要&lt;strong&gt;在网络中提供服务&lt;/strong&gt;，请修改 API 的侦听地址和端口：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;变量名：&lt;code&gt;OLLAMA_HOST&lt;/code&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;变量值（端口）：&lt;code&gt;:8000&lt;/code&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;只填写端口号可以同时侦听（所有） IPv4 和 IPv6 的&lt;code&gt;:8000&lt;/code&gt; 端口。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id=&#34;23-允许浏览器跨域请求&#34;&gt;2.3 允许浏览器跨域请求&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Ollama 默认只允许来自&lt;code&gt;127.0.0.1&lt;/code&gt;和&lt;code&gt;0.0.0.0&lt;/code&gt;的跨域请求，如果你计划在 &lt;a href=&#34;https://github.com/lobehub/lobe-chat&#34;&gt;LoboChat&lt;/a&gt; 等前端面板中调用 Ollama API，建议放开跨域限制：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;变量名：&lt;code&gt;OLLAMA_ORIGINS&lt;/code&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;变量值：&lt;code&gt;*&lt;/code&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h3 id=&#34;24-重启-ollama-并测试-api-访问&#34;&gt;2.4 重启 Ollama 并测试 API 访问&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;1在「开始」菜单中找到并重新启动 Ollama。&lt;/p&gt;</description>
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