anythingllm

百年孤独百年

docker的anythingllm和open-webui压缩包分享（国内镜像拉取，百度云压缩包分享）在使用 Docker 部署应用时，通常需要从 Docker Hub 或其他镜像仓库拉取镜像。但有时候，我们可能需要在没有互联网的环境中部署镜像，或者希望直接分享某个镜像给同事、朋友，而不必让他们重新下载。

2 本地部署DeepSeek模型构建本地知识库+联网搜索详细步骤在1 使用ollama完成DeepSeek本地部署中使用ollama完成deepSeek的本地部署和运行，此时我可以在PowerShell中通过对话的方式与DeepSeek交流，但此时本地模型不具备联网搜索能力，无法根据网上信息来回答我的问题，同时我也无法将我自己的知识给他参考，这样本地模型相比直接使用官网的访问接口没有任何优势，接下来我需要做两件事情，来发挥出本地模型的优势：（1）建立本地知识库，然后将我自己的资料和数据文件放入知识库中，让模型在回答问题是可以参考我本地知识来组织答案；这可以在避免私人

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Windows中使用Docker安装Anythingllm，基于deepseek构建自己的本地知识库问答大模型，可局域网内多用户访问、离线运行我习惯在CMD中运行命令，我看一些教程使用Docker安装Anythingllm时在Power Shell中。

手把手教你喂养 DeepSeek 本地模型上篇文章《手把手教你部署 DeepSeek 本地模型》首发是在公众号，但截止目前只有500多人阅读量，而在自己博客园BLOG同步更新的文章热度很高，目前已达到50000+的阅读量，流量是公众号的100倍。

五分钟搭建属于你的AI助手：Ollama+DeepSeek+AnythingLLM深度整合教程随着人工智能的发展，大模型的应用越来越广泛，它们不仅能够理解自然语言，还能在特定领域内提供专业化的知识服务。为了满足个人或小型团队对于数据隐私保护的需求，本地部署大模型并搭建私有知识库成为了一种趋势。本文将介绍如何使用Ollama、DeepSeek和AnythingLLM来构建这样一个系统，使您能够在自己的计算机上运行强大的AI模型，并利用其进行高效的知识管理和智能问答。

828华为云征文｜部署知识库问答系统 MaxKB云服务器是一种通过互联网提供虚拟化计算资源的服务，用户可按需租用存储、数据库、网络等资源。它具有高可用性、可扩展性和灵活性，支持按使用量付费，适合各种规模的企业和个人开发者，以实现成本效益和业务敏捷性。

AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。