0基础在Windows本地搭建“DeepSeek”私人知识库 (附源码)

保姆级教程] 0基础在Windows本地搭建“DeepSeek”私人知识库 (附源码)
在这个AI爆发的时代，你是否想过把电脑里的几百份PDF、Word文档变成一个可以随时提问的“超级大脑”？而且完全免费、不用联网、数据不出本地！

今天手把手教大家利用 Ollama + DeepSeek + Python 搭建一个本地 RAG（检索增强生成）系统。不用怕代码，照着做就行！

🛠️ 第一步：准备环境 (Windows篇)
我们需要两个核心工具：Ollama（运行AI的大脑）和 Python（处理文档的管家）。
1. 安装 Ollama

• 下载：访问 Ollama官网 下载 Windows 版本并安装。

• 验证：安装完成后，打开电脑的“命令提示符”（按 Win+R，输入 cmd，回车）。

• 拉取模型：在黑框里输入以下命令并回车（这一步需要联网下载模型，约 9GB）：

💡 注意：如果不差显存（12G以上）用 14b 效果最好；如果电脑配置一般（8G/16G内存），建议把命令换成 ollama pull deepseek-r1:7b，速度会快很多。
2. 安装 Python

• 下载：访问 Python官网 下载最新的 Python 3.10 或 3.11 版本。

• 关键一步：安装界面最下方一定要勾选 "Add Python to PATH" (添加到环境变量)，然后点 Install Now。
  

📂 第二步：搭建项目文件夹 (把资料喂给AI)
这一步最关键！我们要把资料整理好，放在项目文件夹里。
DeepSeek 不挑食，你可以把文件直接散乱地堆在根目录，也可以建各种子文件夹分类存放，程序会自动把它们全部扫描出来。

1. 推荐的目录结构
在桌面上新建一个文件夹叫 MyLocalAI，建议参照下面的结构存放文件：

2. 支持的文件类型
你可以随意往里面丢以下格式的文件：

• PDF (.pdf)：各种论文、扫描件（必须是文字版，纯图片PDF读不了）。

• Word (.docx)：工作文档、合同、论文。

• PPT (.pptx)：汇报胶片、课件。

• Excel (.xlsx)：简单的表格数据（程序会转成文本读取）。
  

💻 第三步：安装依赖库
我们需要安装一些 Python 插件来处理文件。
在 MyLocalAI 文件夹的空白处，按住 Shift 键 + 点击鼠标右键，选择 “在此处打开 Powershell 窗口” (或者CMD)。

复制下面这行命令粘贴进去，回车：

(这里使用了清华镜像源，下载速度飞快)

📝 第四步：创建代码文件 (直接复制)
我们需要在文件夹里创建两个 Python 文件。
方法：新建一个文本文件 -> 粘贴代码 -> 保存 -> 重命名为 xxx.py。

文件 1：build_kb.py (构建知识库)
这个脚本负责扫描刚才那些文件夹，把文档“嚼碎”并存成AI能读懂的向量格式。