news 2026/4/16 14:14:56

告别 GPT-4!教你用 DeepSeek 搭建私人 AI 编程助手,0 成本把数据握在自己手里,后面有教如何使用gemini3 pro api

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
告别 GPT-4!教你用 DeepSeek 搭建私人 AI 编程助手,0 成本把数据握在自己手里,后面有教如何使用gemini3 pro api

前言:为什么要本地化?

(痛点描述)还在为 ChatGPT 的 Plus 会员费心疼?还在担心公司敏感代码传到云端泄露?2025 年了,DeepSeek 的能力已经不仅是“够用”,而是“惊艳”。本文带你手把手,10分钟在本地笔记本上搭建一套基于DeepSeek + Ollama的私人知识库。

对于开发者,最后教如何使用gemini3 pro api,针对python和java

2. 核心架构图解

  • 模型层:Ollama (管理 DeepSeek 模型)

  • 交互层:AnythingLLM (或 Dify,提供 UI 和 向量数据库管理)

  • 数据层:本地 Markdown/PDF 文档

3. 第一步:Ollama 极速安装与模型拉取

  • 展示下载命令。

  • 关键代码:

    # 安装完成后,终端输入以下命令拉取 DeepSeek Coder V2 (或最新 V3) ollama run deepseek-coder:33b # 验证是否运行成功 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-coder:33b", "prompt": "用 Python 写一个贪吃蛇游戏" }'

4. 第二步:配置 AnythingLLM (投喂知识)

  • 图文演示如何下载桌面版 AnythingLLM。

  • 在设置中选择Ollama作为推理引擎,输入http://localhost:11434

  • 实战演示:上传一份《公司内部开发规范.pdf》,然后提问:“我们公司的代码注释规范是什么?”

  • 截图展示 AI 准确读取文档并回答的过程。

5. 第三步:进阶——通过 API 调用你的本地模型

  • 对于想做二次开发的同学,提供一段 Python 代码示例(使用 LangChain):

    from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="deepseek-coder:33b") response = llm.invoke("如何优化 Solidity 智能合约的 Gas 消耗?") print(response)

6. 总结

  • 对比云端 API 的成本(0元 vs 昂贵 Token)。

  • 强调数据的绝对隐私。

  • 文末福利:关注博主,私信“DeepSeek”获取本文用到的所有安装包百度云链接(增加粉丝粘性)。

7. 白嫖gemini3 pro使用其api

第一步:白嫖gemini3 pro:白嫖gemini 3 pro方法-CSDN博客

第二步:python的安装Google GenAI SDK,java引用依赖

pip install -q -U google-genai
<dependencies> <dependency> <groupId>com.google.genai</groupId> <artifactId>google-genai</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> </dependencies>

第三步:提交一个请求

python

from google import genai # The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`. client = genai.Client() response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash", contents="Explain how AI works in a few words" ) print(response.text)

java

package com.example; import com.google.genai.Client; import com.google.genai.types.GenerateContentResponse; public class GenerateTextFromTextInput { public static void main(String[] args) { // The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`. Client client = new Client(); GenerateContentResponse response = client.models.generateContent( "gemini-2.5-flash", "Explain how AI works in a few words", null); System.out.println(response.text()); } }
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