下載，一步步安裝即可。

CMD命令窗口運(yùn)行，啟動(dòng)deepseek-r1模型：

ollama run deepseek-r1:7b

根據(jù)自己顯卡大小，選擇對(duì)應(yīng)的參數(shù)規(guī)模，1.5b最小，可以先用這個(gè)來(lái)嘗試，完成以后再跑更大的參數(shù)模型。

另外有人反饋，任務(wù)管理器顯示，大模型在執(zhí)行的時(shí)候，回答很慢，GPU幾乎沒動(dòng)，全都是CPU在跑。

大概率是安裝了老版本的Ollama，官網(wǎng)下載最新的文件重新安裝即可。

安裝Page Assist插件

網(wǎng)絡(luò)條件允許的話，直接谷歌商店搜索下載，下面介紹的方法國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)可用。

打開網(wǎng)站Crx搜搜：

https://www.crxsoso.com

搜索：Page Assist，第一個(gè)就是今天主角，本地AI模型的Web UI。

下載到本地，谷歌瀏覽器打開：chrome://extensions/，右上角打開開發(fā)者模式，將下載好的crx文件拖入瀏覽器，完成插件的安裝。

瀏覽器上方的擴(kuò)展程序列表，找到Page Assist插件，點(diǎn)擊進(jìn)入WebUI界面。

左上角可以選擇ollama的所有本地模型，所以選deepseek-r1:7b就好了。

到這一步就可以流暢地使用deepseek大模型啦。

首次使用是英文版，不太習(xí)慣，點(diǎn)擊右上角設(shè)置齒輪，【General Settings】，分別選擇【簡(jiǎn)體中文】。

設(shè)置聯(lián)網(wǎng)搜索

依然是右上角設(shè)置齒輪，【一般設(shè)置】，下方有個(gè)【管理網(wǎng)絡(luò)搜索】，選擇合適的搜索引擎，總搜索結(jié)果默認(rèn)是2，可以適當(dāng)調(diào)大一些，這樣參考網(wǎng)絡(luò)資源的權(quán)重更大。

記得點(diǎn)擊保存。

回到聊天頁(yè)面，打開聊天框下方的【搜索互聯(lián)網(wǎng)】開關(guān)，聯(lián)網(wǎng)搜索功能就搞定啦。

比如問(wèn)一個(gè)關(guān)于《哪吒2》的評(píng)價(jià)，除了看到思考過(guò)程，下方還有列出了引用的數(shù)據(jù)來(lái)源。

現(xiàn)在，完成了本地部署+聯(lián)網(wǎng)搜索，還差知識(shí)庫(kù)…

搭建私人知識(shí)庫(kù)

CMD窗口運(yùn)行命令：

ollama pull nomic-embed-text

回到設(shè)置，【RAG設(shè)置】，文本嵌入模型選擇【nomic-embed-text:latest】，保存。

文本嵌入模型的作用是，讓大模型理解我們的文本資料。

左側(cè)菜單【管理知識(shí)】，【添加新知識(shí)】，指定知識(shí)的標(biāo)題，并上傳我們的本地資料，提交。

這里的知識(shí)，指的就是知識(shí)庫(kù)，當(dāng)狀態(tài)是【已完成】，代表大模型已經(jīng)處理完成了。

回到聊天窗口，右下方就可以選到剛剛添加的知識(shí)庫(kù)。

提問(wèn)：

DeepSeek-R1是什么？

本地大模型完美地回答了我們的問(wèn)題，知識(shí)庫(kù)搭建完成！

簡(jiǎn)單回顧一下，這次的方案：Ollama + Page Assist插件，沒有docker的復(fù)雜配置，而且完美地實(shí)現(xiàn)了本地部署+聯(lián)網(wǎng)搜索+知識(shí)庫(kù)。

文章轉(zhuǎn)載自：DeepSeek本地部署+知識(shí)庫(kù)+聯(lián)網(wǎng)搜索，終極版方案，保姆級(jí)教程！

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