你需要准备：
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一台电脑：配置别太差，内存最好 16G 以上。
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Docker：一个用来运行 AnythingLLM 的工具，去官网下载安装就行。
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DeepSeek 账号：注册一个，然后获取 API Key，这是连接 DeepSeek 的钥匙。如果要使用其他LLM模型，都是一样的流程。
本地 Desktop 搭建步骤
1. 准备工作
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下载 AnythingLLM Desktop 版本
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访问 AnythingLLM 官方 GitHub 页面：
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在 Releases 页面下载适合你操作系统的 Desktop 版本（Windows、macOS 或 Linux）。
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获取 DeepSeek API Key
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注册并登录 DeepSeek。
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在个人中心找到 API Key，复制保存备用。
2. 安装 AnythingLLM Desktop
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Windows 用户：
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双击下载的 .exe 文件，按照提示完成安装。
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安装完成后，桌面会生成快捷方式，双击启动。
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macOS 用户：
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双击下载的 .dmg 文件，将 AnythingLLM 拖到 Applications 文件夹。
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打开 Applications 文件夹，双击 AnythingLLM 启动。
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Linux 用户：
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解压下载的 .tar.gz 文件。
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进入解压后的目录，运行以下命令启动：
./AnythingLLM
3. 配置 DeepSeek
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启动 AnythingLLM：
打开 AnythingLLM，进入主界面。点击左侧菜单栏的 Settings。
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选择 LLM Provider：
在 Settings 页面，找到 LLM Provider，选择 DeepSeek。
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输入 API Key：
在 API Key 输入框中，粘贴你从 DeepSeek 获取的 API Key。选择适合的模型（例如 deepseek-chat）。点击 Save 保存配置。
4. 创建知识库
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点击 Knowledge Bases：
在左侧菜单栏，点击 Knowledge Bases。点击 Create a New Knowledge Base。
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填写知识库信息：
输入知识库名称（例如 “我的学习笔记”）。添加描述（可选）。点击 Create 完成创建。
也可以从学术研究的角度创建知识库，可以帮助你更好地管理文献综述、数据集、数据分析、算法模型等内容。例如：
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文献综述库：用于存储和管理相关领域的经典论文和最新研究。
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数据集库：整理常用的公开数据集及其描述。
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数据分析库：保存数据分析方法和代码。
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算法模型库：记录算法实现和模型调优经验。
为每个知识库命名并添加简要描述，例如“文献综述库：存储 NLP 领域的最新论文”或“数据集库：整理计算机视觉常用数据集”。
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应用场景举例来说，比如文献综述库的使用：
在 文献综述库 中，点击 Add Documents，上传 PDF 格式的论文。你可以批量上传多篇文献，方便整理。为每篇文献添加标签，例如研究领域（NLP、CV、强化学习等）、论文类型（综述、实验、理论等）和年份（2020、2021、2022 等）。
上传完成后，你可以在聊天界面提问，例如：“这篇论文的主要贡献是什么？” 或 “列出最近 5 年关于强化学习的综述论文。”
AnythingLLM 会自动从文献中提取信息并生成回答，帮助你快速了解论文内容。
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再比如，你正在研究自然语言处理（NLP）领域：
你可以创建一个 文献综述库，上传最新的 NLP 论文，并添加标签（如“Transformer”、“BERT”）。
在 数据集库 中，整理常用的 NLP 数据集（如 GLUE、SQuAD），并上传数据加载代码。
在 数据分析库 中，保存文本分类和情感分析的代码。
在 算法模型库 中，记录 BERT 模型的实现和调优经验。
通过 AnythingLLM，你可以快速提问，例如：“BERT 模型的主要创新点是什么？” 或 “GLUE 数据集的下载链接是什么？”
系统会从知识库中提取相关信息并生成回答。
以上，大家可以自己动手试试建立自己的知识库，并通过提问的方式获取相应的信息，并进行管理～
5. 进阶玩法：
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训练你自己的 DeepSeek 模型，让知识库更懂你。
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把 AnythingLLM 和其他笔记软件连接起来，比如 Notion、Obsidian，打造你的知识管理生态系统。
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分享你的知识库，和小伙伴一起学习进步。
小提示：
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如果遇到问题，可以查看 AnythingLLM 官方文档。
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确保你的电脑性能足够，尤其是处理大量文档时。
篇幅有限，后续与大家分享～
通过 AnythingLLM Desktop 版本，你可以轻松在本地搭建一个功能强大的 DeepSeek 知识库。
无论是学习笔记、工作资料，还是个人兴趣收藏，都可以高效管理。赶紧试试吧！
以上，就是这么简单！赶紧动手试试吧，打造你的专属知识库，开启高效学习工作新篇章！
原创文章，作者：门童靖博士，如若转载，请注明出处：https://www.agent-universe.cn/2025/02/36409.html
