媒体人如何用好deepseek大模型？

作为一名传统媒体的资深采编人员，我已经尝试部署了DeepSeek、Ollama和AnythingLLM等工具，但效果未达预期。以下是一些可以在技术讨论论坛中提出的问题，帮助我更好地利用这些技术实现降本增效：

1. 关于系统优化和性能提升

• 模型性能调优：我已部署了DeepSeek和Ollama，但在处理复杂任务时，模型响应速度较慢。是否有更高效的模型量化或优化方法，可以在不牺牲性能的前提下提升响应速度？
• 资源分配问题：我在本地运行DeepSeek模型时，显存和内存占用较高，导致系统运行缓慢。如何合理配置硬件资源，以支持更高效的模型运行？

2. 关于数据整合与知识库构建

• 数据来源与整合：我有大量的采编资料需要整合到知识库中，但目前AnythingLLM在处理多格式文档时存在兼容性问题。如何更好地将PDF、Word、Excel等不同格式的文档整合到知识库中，并确保检索的准确性和效率？
• 多语言支持：我的工作涉及多语言内容，目前系统在处理中文文档时效果不佳。如何通过配置或优化提升多语言支持能力？

3. 关于应用场景与功能拓展

• 内容创作辅助：我希望能利用大模型辅助新闻报道的撰写，比如快速生成新闻稿的初稿或提供写作灵感。DeepSeek和Ollama是否支持类似功能，如何更好地实现？
• 知识库与工作流程集成：如何将本地部署的知识库与现有的采编工作流程（如CMS系统）深度集成，以便在日常工作中更高效地调用知识库？

4. 关于安全与隐私

• 数据安全问题：在本地部署过程中，如何确保数据的安全性和隐私性，避免数据泄露或未经授权的访问？
• 访问控制与权限管理：我需要为团队成员设置不同的访问权限，如何通过AnythingLLM或Ollama实现更灵活的权限管理？

5. 关于技术支持与社区经验

• 最佳实践分享：是否有其他媒体从业者已经成功利用DeepSeek、Ollama和AnythingLLM实现降本增效？能否分享一些成功案例或实践经验？
• 技术支持与更新：我遇到一些技术问题，但不确定是配置问题还是软件本身的限制。如何获取更及时的技术支持或社区帮助？

6. 关于成本与效益评估

• 硬件与软件成本：目前我使用的是普通配置的设备，是否需要升级硬件以支持更高效的大模型运行？是否有更经济的替代方案？
• 效益评估：如何衡量使用这些工具后的实际效益，比如工作效率提升、成本节约等？

请教各位大佬，我该咋办？谢谢哈🤝