前言 最近推出的 DeepSeek R1 异常火爆，我也想趁此机会捣鼓一下，实现 DeepSeek R1 本地化部署并搭建本地知识库问答系统，其中实现的思路如下： 一、准备工作 由于我的显卡显存有点小

上一章我们实现了 RAG 的核心代码逻辑，本章我们就围绕核心代码来慢慢做大做强。既然是本地知识库问答，文档管理是必不可少的。对话聊天记录总不能一直放内存里，刷新就没了。 1. 实现文档管理

使用开箱即用的 Dify 构建 Workflow 有多简单？只需要根据自己的需求，将多个必须的节点进行关联就可以啦～

深入对比分析SGLang、Ollama、VLLM、LLaMA.cpp等主流大模型部署工具的特点、性能和适用场景,帮助开发者和用户选择最适合的AI模型部署工具

对于个人开发者或尝鲜者而言，本地想要部署 DeepSeek 有很多种方案，但是一旦涉及到企业级部署，则步骤将会繁琐很多。 比如我们的第一步就需要先根据实际业务场景评估出我们到底需要部署什么规格的模型，

本文将带领大家本地部署 DeepSeek+Dify，零成本搭建自己的私有知识库。学会本文搭建方法后，我们也可以把自己的个人资料，过往输出文章，日记等所有个人信息上传到本地知识库，打造自己的私人助理。

在现代企业中，管理和快速访问知识库是提升工作效率、促进创新的关键。为了满足这些需求，企业越来越倾向于构建本地私有化的知识库系统，这样可以更好地保护企业数据的安全性和隐私性。 本文将介绍如何利用

本文介绍了如何使用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，帮助企业高效管理信息。通过简单配置，可实现智能问答、文档检索等功能，提升效率并保障数据安全。

一、开始之前我们思考一下文件上传需要哪些知识？ 前端文件读取 传输方式 后端文件写入 限制： 文件类型（前后端限制） 文件大小（文件） 限制错误错误 高阶 文件分片上传 fastapi 中的两种文件上