1. 前言
痛点：ChatGPT要梯子，API太贵，公司数据不敢上传云端。
解决方案：使用国产之光DeepSeek配合Ollama进行本地部署，完全免费且离线可用。
本文目标：手把手教你搭建一个能读懂你PDF文档的AI助手。
2. 环境准备
Ollama安装：给出Windows/Mac/Linux的安装命令（强调简单）。
模型拉取：ollama run deepseek-coder:33b # 或者 deepseek-llm
*(注：提醒读者根据显存选择模型大小)*
3. 核心代码实战（Python + LangChain）
依赖安装：
pip install langchain chromadb ollama向量化处理（Embeddings）：解释为什么需要向量化（让计算机听懂人话）。
代码示例（关键部分）：
from langchain_community.llms import Ollama from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 1. 加载本地私有数据 loader = PyPDFLoader("我的绝密文档.pdf") pages = loader.load_and_split() # 2. 向量化并存入数据库 vector_db = Chroma.from_documents( documents=pages, embedding=HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base"), # 推荐中文友好的Embedding persist_directory="./db" ) # 3. 召唤DeepSeek回答问题 llm = Ollama(model="deepseek-llm") retriever = vector_db.as_retriever()
4. 避坑指南
显存溢出怎么办？
中文回答乱码怎么调？
DeepSeek与其他模型（如Llama 3）的对比优劣。
5. 结语与福利
互动：“由于篇幅限制，下一篇讲如何给这个系统套个Web UI壳子，想看的在评论区扣1！”
拉票：“正在参加CSDN 2025博客之星，如果本文对你有用，请投我一票！”
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