基于DeepSeek大模型和Page Assist构建本地知识库
💡
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本文介绍了如何使用Page Assist和nomic-embed-text构建本地知识库。通过文档向量化与用户提问匹配，结合DeepSeek大模型生成专业回复。用户可手动安装Page Assist，配置模型并添加知识，实现个性化知识库。
🎯
关键要点
- 本文介绍了如何使用Page Assist和nomic-embed-text构建本地知识库。
- 使用nomic-embed-text模型将知识库文档向量化，以便与用户提问进行相似性匹配。
- 通过DeepSeek大模型生成专业回复，提升回答的准确性。
- Page Assist提供了本地大模型的Web UI和便捷的RAG设置，方便用户构建知识库。
- 用户可以通过Chrome应用商店或手动安装Page Assist插件。
- 手动安装步骤包括下载插件、启用开发者模式并拖入扩展中心。
- 在Page Assist中配置DeepSeek模型以进行对话。
- nomic-embed-text模型用于文本的高质量向量化，是RAG技术的关键步骤。
- 用户可以在Page Assist的Web UI中更改RAG设置并添加本地知识。
- 用户可以添加更多文件或使用更强大的大模型以获得更精确的回复。
➡️
