deepseekR1:1.5b怎么调用本地知识库

<think>好的，我需要帮助用户了解如何在DeepSeek R1模型中调用本地知识库。首先，根据用户提供的引用内容，有几种不同的方法可以实现这一点，包括使用Ollama本地部署、DeepSeek API接口调用以及Cherry Studio的满血版接入。我需要将这些方法分步骤详细说明，确保用户能够清晰理解每个步骤的操作流程。 首先，查看引用[1]，提到通过Ollama和DeepSeek R1模型搭建本地知识库。这需要用户安装Ollama并下载相应的模型，然后通过REST API进行交互。可能需要说明安装步骤和基本命令，例如如何启动服务和使用curl发送请求。此外，需要强调本地部署对硬件的要求，确保用户了解可能需要较高的配置。 接下来，引用[2]提到DeepSeek R1的本地部署和API接口调用。这部分需要详细说明如何获取API密钥，如何通过API将本地知识库文件上传，并在提问时指定知识库ID。用户可能需要生成嵌入向量并存储，这里需要解释相关概念，但保持简洁，避免过于技术化。同时，代码示例会帮助用户理解如何调用API，例如使用Python的requests库发送POST请求。 然后，引用[3]介绍使用Cherry Studio的方法。这里需要指导用户下载Cherry Studio，申请API密钥，并绑定到应用中。创建知识库的步骤包括上传文件、选择嵌入模型，然后测试和使用对话功能。这部分可能需要分步骤说明，尤其是界面操作的细节，但用户可能更关注关键步骤而非每个点击的位置。 在整理这些步骤时，需要确保逻辑连贯，每个方法单独成节，使用标题和小标题分隔。同时，注意使用正确的LaTeX格式，但根据用户指令，问题中可能不需要数学公式，所以主要关注代码块和引用标识。检查每个引用是否正确对应到步骤中，例如在Ollama部分添加[^1]，API部分添加[^2]，Cherry Studio部分添加[^3]。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能有的进一步疑问，比如性能优化、不同方法的比较、硬件要求或错误处理等。确保问题具体且有针对性，帮助用户深入理解。 需要确保回答符合系统级指令，特别是LaTeX的正确使用，但由于当前问题不涉及数学内容，可能主要使用代码块的格式。同时，使用中文回答，结构清晰，分步骤说明，并自然添加引用标识。检查是否有遗漏的步骤或错误的信息，确保每个方法的描述准确，基于提供的引用内容。</think>以下是DeepSeek R1调用本地知识库的详细方法教程，分为三种主流实现方式： ### 一、通过Ollama本地部署（推荐开发者） 1. **环境准备** - 安装Ollama客户端：访问[Ollama官网](https://ollama.com)下载对应版本 - 终端执行模型下载： ```bash ollama run deepseek-r1 ``` - 确认显存≥8GB（NVIDIA显卡推荐）[^1] 2. **知识库集成** ```python from ollama import Client client = Client(host='http://localhost:11434') # 加载本地知识库 response = client.generate( model="deepseek-r1", prompt="请基于./knowledge/medical.txt回答...", context=[{"role": "system", "content": "知识库路径:/data/knowledge"}] ) ``` ### 二、通过API接口调用（推荐企业用户） 1. **获取API密钥** - 登录[DeepSeek控制台](https://platform.deepseek.com) - 创建应用→获取`API_KEY` 2. **知识库调用示例** ```python import requests headers = {"Authorization": "Bearer {API_KEY}"} # 上传知识库文件 upload_res = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/knowledge", files={"file": open("manual.pdf", "rb")}, headers=headers ) kb_id = upload_res.json()["id"] # 调用知识库问答 response = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", json={ "model": "deepseek-r1", "messages": [{ "role": "user", "content": "根据知识库KB-{}回答..." # 插入kb_id }] }, headers=headers ) ``` ### 三、通过Cherry Studio可视化操作（推荐个人用户） 1. **环境配置**[^3] - 下载Cherry Studio客户端（支持Win/Mac） - 创建项目→绑定API密钥 2. **知识库创建流程** ```mermaid graph TD A[新建知识库] --> B{选择嵌入模型} B -->|text-embedding| C[上传PDF/Word/TXT] C --> D[自动生成向量库] D --> E[对话接口配置] ``` 3. **效果测试** - 在"测试实验室"输入`#kb[医疗知识库] 心脏病的症状有哪些？` - 系统会自动关联本地存储的`medical_knowledge.vdb`文件