一键总结音视频内容

摘要

本视频讲解了如何在本地部署 DeepSeek 大模型，并利用 RAGFlow 构建个人知识库，使大模型能更好地根据用户私有资料生成回答。视频内容涵盖了本地部署的必要性、RAG 技术和 Embedding 技术的原理，以及完整的本地部署流程。此外，还介绍了如何在不进行本地部署的情况下，快速搭建个人知识库的方法。

亮点

• 💡 本地部署 DeepSeek 大模型可以保护数据隐私，避免将敏感信息上传到第三方服务器。#隐私保护 #本地部署

• 📚 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术通过检索外部知识库来增强大模型的生成能力，解决大模型的幻觉问题。#RAG #知识库 #幻觉问题

• 🧠 Embedding 模型将文本转换为高维向量，使机器能够理解文本之间的语义关系，从而实现知识库的检索功能。#Embedding #向量化 #语义理解

• ⚙️ 通过 Ollama 下载和管理本地大语言模型，并通过 Docker 部署 RAGFlow，简化了本地部署的流程。#Ollama #Docker #简化部署

• ☁️ 可以选择使用在线的 Chat 模型和 Embedding 模型，无需本地部署，但会牺牲一定的隐私性。#在线模型 #API #灵活性

思考

• 如何选择适合自己需求的 Embedding 模型？
• 本地部署的 DeepSeek 大模型在性能上与在线模型相比有哪些差异？
• 如何优化 RAGFlow 的检索效果，提高知识库的利用率？