关于使用anythingLLM结合本地部署的deepseek构建本地知识库的问题。

Question

我把deepseek部署到本地，然后使用anythingLLM构建自己的本地知识库。我上传的是一个excel文件，excel里全是某一个省份的详细的河流信息。然后我想deepseek提问，该省下面某一个地级市范围内有多少条河流，分贝是什么，但是却完全得不到我想要的结果。我想问问是怎么回事？我的显卡是英伟达RTX2070s。

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

如果还有问题，请评论或点击头像私信，如果有帮助到您, 请关注、采纳、点赞

1. 关键点分析：
   - 成功将DeepSeek本地部署。
   - 利用AnythingLLM构建本地知识库，且已上传包含某省份河流信息的Excel文件。
   - 目标是向DeepSeek提问该省份下特定的河流相关问题。
2. 解决方案：
   - 数据预处理：
   • 首先需要将Excel文件中的数据提取出来并进行格式化，使其适合作为知识库。可以使用Python的pandas库来读取Excel文件。例如：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 假设Excel文件有两列，一列是河流名称，一列是相关信息
river_names = df['河流名称'].tolist()
river_info = df['相关信息'].tolist()
knowledge_base = dict(zip(river_names, river_info))

• 集成到AnythingLLM：
  • 通常AnythingLLM会有相应的接口来添加知识库。按照其文档说明，将上述预处理后的知识库数据添加进去。
• 提问：
  • 使用AnythingLLM提供的提问接口，输入关于该省份下特定河流的问题。例如：“该省份下[河流名称]的长度是多少”。AnythingLLM会在其内部利用集成的DeepSeek以及知识库数据进行查询和推理。
    3. 多种方案优缺点：
• 优点：
  • 直接利用现有工具：利用成熟的DeepSeek和AnythingLLM，减少了从头开发的工作量。
  • 可扩展性：如果后续有更多数据，可以方便地继续添加到知识库中。
• 缺点：
  • 配置要求：需要正确部署DeepSeek并进行合理配置，可能会遇到一些安装和配置上的问题。
  • 数据准确性：依赖于Excel文件中数据的准确性，如果数据有误，可能导致回答不准确。
    4. 总结：
    通过数据预处理将Excel中的河流信息转化为适合的知识库格式，然后集成到AnythingLLM中，利用AnythingLLM与本地部署的DeepSeek结合来实现对特定河流问题的提问。在操作过程中，要注意数据的准确性和工具的正确配置，以确保能得到准确有效的回答。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。