2月21日，不少網(wǎng)友都開(kāi)始部署本地化的DeepSeek，但首先應(yīng)該學(xué)會(huì)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，然后打開(kāi)WebUI界面，選擇nomic-embed-text作為嵌入模型后，就可以在WebUI界面上傳數(shù)據(jù)文件了。

　　1、了解RAG（Retrieval-Augmented Generation）：RAG是一種技術(shù)，它允許模型在回答問(wèn)題時(shí)檢索外部數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)回答的準(zhǔn)確性和豐富性。

　　2、拉取nomic-embed-text模型：nomic-embed-text是一個(gè)用于量化的RAG工具。在命令行中輸入對(duì)應(yīng)的拉取命令，等待下載完成。

　　3、打開(kāi)WebUI界面：在瀏覽器中輸入快捷鍵 ctrl+shift+l 調(diào)出WebUI可視化AI界面。

　　4、RAG設(shè)置：在WebUI界面中找到RAG設(shè)置部分，選擇nomic-embed-text作為文本嵌入模型。

　　5、準(zhǔn)備投喂數(shù)據(jù)：將需要投喂的數(shù)據(jù)文件（如PDF、CSV、TXT、MD格式）準(zhǔn)備好。確保文件內(nèi)容清晰、結(jié)構(gòu)良好。

　　6、投喂數(shù)據(jù)：

　　在命令行中輸入：ollama run deepseek-r1:1.5b 啟動(dòng)DeepSeek。

　　在WebUI界面中上傳數(shù)據(jù)文件，或者輸入數(shù)據(jù)文件的路徑。

　　等待文件上傳并嵌入到DeepSeek的知識(shí)庫(kù)中。

　　7、驗(yàn)證投喂結(jié)果：投喂完成后，向DeepSeek提問(wèn)相關(guān)數(shù)據(jù)中的內(nèi)容，驗(yàn)證其是否已經(jīng)理解和記憶了這些信息。