用DeepSeek-R1和AntSK打造企业级本地知识库：手把手保姆级教程
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
近年来，DeepSeek凭借其千亿参数模型在人工智能领域崭露头角，以低成本和高得分刷新了国产大模型的认知，应用广泛。用户可通过AntSK和Ollama工具进行本地化知识库部署，探索更多应用场景。
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关键要点
- DeepSeek凭借千亿参数模型在人工智能领域崭露头角。
- 以0.5元/百万tokens的成本和91.5%的中文基准测试得分刷新了国产大模型的认知。
- DeepSeek的大模型被视为普惠AI时代的开端，应用场景广泛。
- 用户可通过AntSK和Ollama工具进行本地化知识库部署。
- AntSK工具简化知识库的创建和管理，需安装.NET Core环境。
- Ollama是一款开源本地化工具，适合大模型在个人计算机或服务器上的运行和部署。
- 用户可在Ollama官网选择并下载对应参数的deepseek-r1模型。
- 使用AntSK创建知识库后，可以导入文档并创建应用进行对话。
- 提供硅基流动API作为本地配置不足时的替代方案。
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延伸问答
DeepSeek的千亿参数模型有什么优势？
DeepSeek的千亿参数模型以0.5元/百万tokens的低成本和91.5%的中文基准测试得分，刷新了国产大模型的认知。
如何安装AntSK工具？
首先下载AntSK安装包并解压，然后安装.NET Core环境，最后运行AntSK可执行文件进行基本配置。
Ollama工具的主要功能是什么？
Ollama是一款开源本地化工具，适合在个人计算机或服务器上运行和部署多种开源语言大模型。
如何使用AntSK创建知识库？
启动AntSK后，访问http://localhost:5000，使用默认账号登录，添加DeepSeek模型后创建知识库并导入文档。
DeepSeek的应用场景有哪些？
DeepSeek可用于文章写作、决策支持和创意心理测试等多种场景。
如果本地配置不足，如何使用硅基流动API？
可以注册硅基流动API，并使用openai的兼容格式进行配置。
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