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在AI席卷全球的今天，我们既渴望拥抱智能化的便利，又担心数据安全和隐私泄露。特别是企业用户，面对敏感信息时更是进退两难。
公司机密文档不敢上传到GPT，但又想体验AI问答的便利，这不是要逼死我这个打工人吗？
市场上的开源 RAG 解决方案众多，但它们要么需要繁琐的环境配置，要么需要大量的运维工作。而 AnythingLLM 则提供了一个完整的 UI 界面，默认支持向量数据库 LanceDB 以及多种大型模型接口，大大降低了初学者的使用门槛。
今天，我会教大家快速通过Ollama+DeepSeek+AnythingLLM这套组合拳，轻松在自己的电脑上搭建一个媲美ChatGPT的私人知识库，既享受AI的强大能力，又完全掌控自己的数据安全。
看
重
点
动手实战——从零开始打造你的AI知识库
第一步：配置Ollama
第二步：设置嵌入模型
第三步：下载安装AnythingLLM
第四步：配置Anything LLM
第五步：数据投喂——构建专属知识库
第一步：配置Ollama——本地AI的心脏
首先安装Ollama
在AnythingLLM的设置中会选择Ollama作为LLM提供商，这一步的非常关键：你正在将AI的"大脑"从云端迁移到本地，这是数据主权回归的关键一步。
选择DeepSeek模型后，系统会自动下载并配置。这个过程可能需要一些时间，但请耐心等待。
第二步： 设置嵌入模型——知识检索的利器
在"AI提供商"设置中，将Embedder设置为Ollama的"nomic-embed-text"模型。让AI能够理解和检索你的文档内容。
提前在Ollama中下载嵌入模型：ollama run nomic-embed-text
第三步：下载安装AnythingLLM——你的AI管家
官网进入：
AnythingLLM主页点击“Download for desktop”，然后选择对应的系统，点击下载，整个安装过程就像安装普通软件一样简单。
选中双击安装
第四步：配置Anything LLM
l 列表里选择Ollama，再选择模型
l 设置好工作区之后，修改一下界面语言，点击左下角扳手进入设置，把“显示语言” 换成 “Chinese”
l 和AI对话测试一下，就OK了
第五步：数据投喂——构建专属知识库
现在可以上传你的文档了。支持的格式非常丰富：PDF、Word、TXT、Markdown等。上传后，AI会自动对文档进行分析和索引，构建起专属于你的知识图谱。
l 在扳手图标的设置里，点开“人工智能提供商”的下拉菜单，选择Embedder首选项，提供商选择“Ollama”，模型选择“nomic-embed-text:latest”，保存更改
l 最后验证一下，点击 New Thread，问它个相关的问题，看到回答的最下方显示有引用就OK了
Ollama+DeepSeek+AnythingLLM这套方案，每个人都能快速拥有专属的AI助手，每个组织都能构建私有的AI私有智能知识库。
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