技术融合实战！Ollama携手Deepseek搭建知识库，Continue入驻VScode

作者：京东科技 杨菲

前言

在科技浪潮汹涌澎湃的今天，人工智能与软件开发工具不断迭代升级，深度融合前沿技术来满足个性化知识管理与开发需求，已然成为技术爱好者和开发者们竞相探索的方向。本文将利用 Ollama、Deepseek-R1、AnythingLLM 搭建强大的本地个人知识库，并详细介绍 Continue 在 VScode 中的本地集成，带你解锁全新的技术应用体验，开启高效知识管理与开发的新征程。

一、Ollama+Deepseek-R1+AnythingLLM本地个人知识库搭建

在搭建强大的本地个人知识库以及提升开发效率的技术体系中，Ollama、DeepSeek-R1 和 AnythingLLM 扮演着举足轻重的角色。Ollama 作为模型运行与管理工具，是整个技术架构中的关键枢纽，负责模型的高效调度；DeepSeek-R1 凭借其卓越的语言理解和生成能力，为后续的知识处理和应用提供核心支持；AnythingLLM 则凭借丰富功能，助力构建多样化知识体系，丰富知识储备。

1、Ollama安装

1) 安装前了解

Ollama 是什么？

Ollama 是一个开源项目，用于运行和管理大型语言模型（LLM）的工具或平台。它提供了一个简化的框架，让用户能够在个人计算机或服务器上部署和运行这些模型，而无需依赖云端服务。Ollama 支持多种模型，并允许用户通过命令行或 API 与模型进行交互。

为什么 DeepSeek 本地化部署先安装 Ollama？

DeepSeek 是一个基于大型语言模型的应用，可以独立配置部署。

不过使用Ollama 提供的本地化部署能力，有以下几个原因：

1.模型管理：Ollama 简化了大型语言模型的下载、安装和管理，DeepSeek 需要这些模型来运行。

2.本地运行：Ollama 支持在本地运行模型，确保数据隐私和安全，这对 DeepSeek 的本地化部署至关重要。

3.性能优化：Ollama 针对本地环境进行了优化，确保模型在本地硬件上高效运行，提升 DeepSeek 的性能。

4.依赖集成：在其它工具中集成能简化部署、高效管理模型、优化性能，还能借助社区生态拓展应用。

2）官网下载

打开官网：ollama官网 （ https://ollama.com/ ），点击DownLoad，选择与自己电脑匹配的版本进行下载，我的电脑是Mackbook Pro，芯片是 Apple M3 Pro，所以下载macOS。

3）安装Ollama

下载到本地后，只需双击对应的下载包，按照安装向导的提示逐步完成安装操作。安装完成后，点击启动按钮，此时你便能在电脑右上角的任务栏中看到已启动的 Ollama 应用图标，

然后使用浏览器检查是否安装启动成功，地址： http://localhost:11434/ ,如果页面显示“Ollama is running”，则代表启动成功

审核编辑 黄宇