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格雷手把手教你搭建DeepSeek知识库，从本地部署到联网搜索，一网打尽！
核心内容：
1. DeepSeek本地部署全流程，从安装ollama到启动模型
2. 解决部署中常见问题，如Docker安装和GPU利用率低
3. 安装Page Assist插件，实现本地AI模型的Web UI操作
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
今天就来解决这些问题，一个本地部署+私人知识库+联网搜索的终极方案。如果你是老粉，看过我以前的文章，这一步可跳过，直接ollama run deepseek-r1:1.5b。首先打开ollama官网：https://ollama.comCMD命令窗口运行，启动deepseek-r1模型：ollama run deepseek-r1:7b
根据自己显卡大小，选择对应的参数规模，1.5b最小，可以先用这个来尝试，完成以后再跑更大的参数模型。另外有人反馈，任务管理器显示，大模型在执行的时候，回答很慢，GPU几乎没动，全都是CPU在跑。大概率是安装了老版本的Ollama，官网下载最新的文件重新安装即可。网络条件允许的话，直接谷歌商店搜索下载，下面介绍的方法国内网络可用。搜索：Page Assist，第一个就是今天主角，本地AI模型的Web UI。下载到本地，谷歌浏览器打开：chrome://extensions/，右上角打开开发者模式，将下载好的crx文件拖入浏览器，完成插件的安装。浏览器上方的扩展程序列表，找到Page Assist插件，点击进入WebUI界面。左上角可以选择ollama的所有本地模型，所以选deepseek-r1:7b就好了。到这一步就可以流畅地使用deepseek大模型啦。首次使用是英文版，不太习惯，点击右上角设置齿轮，【General Settings】，分别选择【简体中文】。依然是右上角设置齿轮，【一般设置】，下方有个【管理网络搜索】，选择合适的搜索引擎，总搜索结果默认是2，可以适当调大一些，这样参考网络资源的权重更大。回到聊天页面，打开聊天框下方的【搜索互联网】开关，联网搜索功能就搞定啦。比如问一个关于《哪吒2》的评价，除了看到思考过程，下方还有列出了引用的数据来源。ollama pull nomic-embed-text
回到设置，【RAG设置】，文本嵌入模型选择【nomic-embed-text:latest】，保存。文本嵌入模型的作用是，让大模型理解我们的文本资料。左侧菜单【管理知识】，【添加新知识】，指定知识的标题，并上传我们的本地资料，提交。这里的知识，指的就是知识库，当状态是【已完成】，代表大模型已经处理完成了。本地大模型完美地回答了我们的问题，知识库搭建完成！简单回顾一下，这次的方案：Ollama + Page Assist插件，没有docker的复杂配置，而且完美地实现了本地部署+联网搜索+知识库。
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