谁说程序员就该天天对着电脑，不食人间烟火？
晓凡我第一个不服！
前几天，我那爱跳广场舞的老妈，非拉着我给她解释最近火得一塌糊涂的“人工智能”，还问我能不能让她也用上“人工智能”来管理她的广场舞队伍。
这不，我就寻思着，能不能把 DeepSeek 这种大模型，本地部署一下，再喂点数据，让它更懂我老妈的需求，也更懂我。
DeepSeek 为啥要本地部署？
说起 DeepSeek，大家都知道它很强大，但是直接用官方的，有时候服务器繁忙，体验真的一言难尽。
而且，咱们平时工作生活中的一些“小秘密”，也不想随便暴露出去吧？
比如，我老妈的广场舞队员名单、歌曲链接、甚至是哪个队员今天穿了什么颜色的衣服，这些可都是“敏感信息”啊！
本地部署就不一样了，数据都掌握在自己手里，想怎么玩就怎么玩，安全感满满。
更重要的是，本地部署的 DeepSeek，可以“吃”各种格式的文件，PDF、CSV、TXT、MD，通通不在话下。
你可以把公司的业务文档、个人的笔记心得，甚至是老妈广场舞队的规章制度，一股脑地喂给它。
这样，DeepSeek 就能“消化”这些知识，变得更聪明，更懂你的需求。
RAG 是个啥玩意儿？
想要给 DeepSeek 喂数据，就不得不提到 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 这个概念。
简单来说，RAG 就像是给 DeepSeek 配备了一个“超级外脑”。
我们先创建一个“知识库”，把各种格式的数据都放进去。
然后，用一种“量化”工具，把这些数据变成 DeepSeek 能够理解的“语言”。
这样，当你问 DeepSeek 问题的时候，它不仅能用自己大脑里的知识来回答，还能去“知识库”里检索相关的信息，把这些信息提取出来，加工处理后，再给你一个更准确、更丰富的答案。
举个例子，就像你考试的时候，偷偷带了小抄。
但是 DeepSeek 用 RAG 的方式“作弊”，是光明正大地查阅资料，还能把答案说得头头是道，是不是很厉害？
那么问题来了，用什么工具来完成这个“量化”工作呢？
开源免费的 RAG 工具一大堆，我这里推荐 ollama 提供的 nomic-embed-text。
这个工具能够把我们投喂的各种文档数据，量化成 DeepSeek 认识的数据，简直是太方便了。
晓凡是谁？
投喂！
准备工作都做好了，接下来就是见证奇迹的时刻！
咱们先来做一个小小的测试，看看没喂数据之前的 DeepSeek，认不认识我——晓凡。
结果肯定是不认识的。
接下来，我就把事先准备好的关于我的简介文档程序员晓凡.md喂给它，文档内容包括我的姓名、职业、爱好、以及一些个人经历等等。投喂完毕后，我再次问 DeepSeek：“晓凡是谁？
” 这次，它竟然能够准确地回答我的姓名、职业等信息，是不是很神奇？
就像一个原本对你一无所知的人，突然对你的一切都了如指掌一样。
这下，老妈再也不用担心 DeepSeek 不知道她的儿子是干什么的了！
接口文档，安排！
为了让 DeepSeek 更加实用，我还准备了一个学生选课系统接口文档 V1.1.md。这个文档包含了学生选课系统的各种接口信息，比如获取学生选课信息、添加选课信息、删除选课信息等等。
我按照上面的方法，将这个接口文档也喂给了 DeepSeek。
投喂完成后，我让 DeepSeek 用 Java 语言实现获取学生选课信息这个接口功能。
结果，DeepSeek 竟然能够根据接口文档，自动生成 Java 代码！
虽然生成的代码还需要人工进行一些修改和完善，但是已经大大提高了开发效率。
这下，我不仅可以给老妈的广场舞队提供技术支持，还可以帮学校的教务系统写代码了！
总而言之，将 DeepSeek 本地部署，并投喂数据，可以让它更好地服务于我们的工作和生活。
就像一个原本只会泛泛而谈的“学霸”，通过学习你的专属知识，变成了你的私人定制“专家”。
虽然这个过程需要花费一些时间和精力，但是带来的回报绝对是巨大的。
现在，我老妈已经开始用我本地部署的 DeepSeek 来管理她的广场舞队伍了。
她不仅可以用 DeepSeek 来查询队员的个人信息、歌曲链接，还可以让 DeepSeek 自动生成广场舞的教学视频。
有了 DeepSeek 的帮助，我老妈的广场舞队伍跳得更带劲了，我也更有时间去陪伴她了。
这或许就是科技的魅力吧，它不仅能改变我们的生活，还能让我们的生活更加美好。
我想说的是，人工智能的发展日新月异，我们每个人都应该积极拥抱它，学习它，利用它。
或许有一天，人工智能真的能像科幻电影里演的那样，成为我们生活中不可或缺的一部分。
而我们现在所做的，就是为那一天的到来做好准备。
就像给 DeepSeek 投喂数据一样，我们也在不断地学习和成长，让自己变得更聪明，更强大。
