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DeepSeek本地RAG知识库(25):RAG多轮记忆能力问答追踪/意图/重构

那是因为我们使用的工具在大模型上层加了一层的问答历史记录，在多轮问答的时候，会从历史问答中提取内容，作为上下文和新的问题一起送给大模型，这大模型的回答就具备了多轮对话能力。

随着DeepSeek的兴起，AI大模型的本地部署正逐渐成为技术爱好者的新宠。相较于云端版本，本地部署不仅无需网络连接，避免了“服务器繁忙”等烦恼，还能确保数据存储在本地，有效保护隐私安全。

DeepSeek兴起以后，本地部署AI大模型逐渐走进了大众视野，对比云端版本，本地部署的优势很明显，不需要联网，告别遇到“服务器繁忙，请稍后再试”这种问题，而且数据库存在本地，同时具有隐私性，保护数据安全。

根据 IDC 最新发布的《全球 AI 知识库市场报告》，2025 年企业级知识库市场规模预计突破 420 亿美元，年复合增长率达 37%。这种增长态势源于大模型技术带来的三大变革：

传统数据中心网络一般是基于对外提供服务的流量模型而设计的，流量主要是从数据中心到最终客户，即以南北向流量为主，云内部东西向流量为辅。承载业务网络的底层物理网络架构，对于承载智算业务存在如下挑战：

越来越多的求职者将AI技能列为职业转型首选，而这一趋势仍在持续升温。前者已被讨论太多，本文则聚焦如何转型AI这一方向。

大家好，笔者已经使用DeepSeek已经有一段时间了，总体使用感受是不错的，推理和计算的能力很强，但是，在使用过程中经常会遇到“服务器繁忙，请稍后再试”的问题，然后就是漫长的等待与重试的过程，让人很苦恼。

甚至平时对科技新闻毫不在意的长辈们，也走过来问小雷有没有听说过DeepSeek。在我的印象中，上一次AI大模型如此深入人心的，还是OpenAI的ChatGPT。

回答这个问题，很简单，目前deepseek是免费，不代表以后是免费的，重要的是deepseek使用人数过多，或者受到攻击的时候，可能不能在线使用，而部署在自己的电脑上面，就可以不受网络的影响。但是，最重要的是搭建私人知识库，即内部知识库。不管是个人，还是公司，

DeepSeek 作为一款功能强大的深度学习模型框架，能够助力开发者在诸多领域开展前沿的研究与应用开发，如自然语言处理、计算机视觉等。将其成功安装部署到本地环境，是开启高效深度学习之旅的关键一步。本文将详细介绍 DeepSeek 在本地的安装与部署流程，帮助大