2月21日，不少网友都开始部署本地化的DeepSeek，但首先应该学会如何投喂自己的模型，首先需要了解RAG，然后拉去nomic-embed-text模型，然后打开WebUI界面，选择nomic-embed-text作为嵌入模型后，就可...
2月21日，不少网友都开始部署本地化的DeepSeek，但首先应该学会如何投喂自己的模型，首先需要了解RAG，然后拉去nomic-embed-text模型，然后打开WebUI界面，选择nomic-embed-text作为嵌入模型后，就可以在WebUI界面上传数据文件了。
1、了解RAG（Retrieval-Augmented Generation）：RAG是一种技术，它允许模型在回答问题时检索外部数据，从而增强回答的准确性和丰富性。
2、拉取nomic-embed-text模型：nomic-embed-text是一个用于量化的RAG工具。在命令行中输入对应的拉取命令，等待下载完成。
3、打开WebUI界面：在浏览器中输入快捷键 ctrl+shift+l 调出WebUI可视化AI界面。
4、RAG设置：在WebUI界面中找到RAG设置部分，选择nomic-embed-text作为文本嵌入模型。
5、准备投喂数据：将需要投喂的数据文件（如PDF、CSV、TXT、MD格式）准备好。确保文件内容清晰、结构良好。
6、投喂数据：
在命令行中输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 启动DeepSeek。
在WebUI界面中上传数据文件，或者输入数据文件的路径。
等待文件上传并嵌入到DeepSeek的知识库中。
7、验证投喂结果：投喂完成后，向DeepSeek提问相关数据中的内容，验证其是否已经理解和记忆了这些信息。
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