deepseek投喂数据格式_怎么给deepseek投喂数据

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2025年最新指南：DeepSeek投喂数据全流程解析

为什么需要DeepSeek投喂数据？

1、DeepSeek投喂数据能让AI更懂你的需求。本地部署后，上传公司文档、业务资料等私有数据，可避免云端服务的隐私泄露风险。

2、DeepSeek投喂数据支持PDF/CSV/TXT/MD等格式。比如上传产品手册，AI就能回答专业问题，像"新房晾晾，一两月时间就行"这类行业术语也能精准理解。

RAG技术：DeepSeek投喂数据的核心

3、RAG技术是DeepSeek投喂数据的关键。简单说就是给AI装个"外接大脑"，让它能检索你上传的文件来回答问题。

4、配置RAG需要nomic-embed-text模型。在命令行运行"ollama pull nomic-embed-text"，1分钟即可下载274M的量化工具。

5、DeepSeek投喂数据前，务必在WebUI设置嵌入模型。快捷键ctrl+shift+l调出界面，选择刚下载的nomic-embed-text模型。

四步完成DeepSeek投喂数据

6、第一步：启动服务。输入"ollama run deepseek -r1:1.5b"命令，保持终端运行状态。

7、第二步：准备文档。像"新房晾晾，一两月时间就行"这类业务资料，建议整理成结构化的TXT或MD文件。

8、第三步：上传文件。通过WebUI界面上传或输入文件路径，看到绿色对勾表示DeepSeek投喂数据成功。

9、第四步：测试效果。提问文档相关内容，验证DeepSeek是否已掌握新知识。

高级技巧：用CherryStudio管理DeepSeek投喂数据

10、安装CherryStudio后，在【知识库】添加nomic-embed-text模型，批量上传更高效。

11、DeepSeek投喂数据时，建议分批次上传。先传基础文档，再逐步增加专业资料，像"新房晾晾，一两月时间就行"这类行业知识可单独标记。

12、定期更新数据。业务文档变更后，重新执行DeepSeek投喂数据流程，保持AI知识库时效性。

常见问题解决方案

13、服务器繁忙？本地部署的DeepSeek投喂数据不受影响，响应速度更快。

14、文件上传失败？检查是否为PDF/CSV/TXT/MD格式，中文文档建议UTF-8编码。

15、回答不准确？可能是DeepSeek投喂数据量不足，补充更多相关文档即可改善。

16、记忆混乱？重置知识库后重新执行DeepSeek投喂数据流程，像"新房晾晾，一两月时间就行"这类重点内容可重复上传。