Webman AI携手DeepSeek本地训练，打造专属私有知识库！

概述

开源技术小栈Webman AI 发布5.4.0版本，支持选择任意embedding模型，这一突破性更新使得用户能够将Webman AI与本地DeepSeek等开源模型无缝结合，打造专属的私有知识库系统。通过本地化训练与部署，用户可以无需依赖网络连接即可实现内部专有AI知识库助理。

以下是完整的教程，如果你之前执行过相关训练操作，有些步骤可以直接跳过。

训练模块部署步骤

假设你已经安装了webman/ai

步骤一：安装redis-stack服务端

开源技术小栈注意：普通redis-server服务端不支持，要用redis-stack才行

docker pull docker.1ms.run/redis/redis-stack
mkdir /home/data/redis -p
docker run --name redis-stack -v /home/data/redis:/data -p 6380:6379 -d redis/redis-stack

步骤二：给webman安装illuminate/redis组件

开源技术小栈注意：webman-v2版本 webman根目录执行

composer require -W webman/redis illuminate/events

开源技术小栈注意：webman-v1版本 webman根目录执行

composer require -W illuminate/redis illuminate/events

步骤三：配置redis

新建plugin/ai/config/redis.php，内容如下

<?php
return [
    'default' => [
        'host' => '127.0.0.1',
        'password' => null,
        'port' => 6380,
        'database' => 0,
    ],
];

安装ollama并添加deepseek等相关模型

安装ollama，并执行

ollama pull nomic-embed-text
ollama pull deepseek-r1:14b

开源技术小栈提示：nomic-embed-text 是向量模型，训练必须安装。除了 deepseek-r1:14b 还可以选 deepseek-coder-v2:latest qwen2.5:14b 等模型

添加deepseek相关模型

步骤四：重启webman

Linux: webman根目录运行php start.php restart -d Windows: 按ctl c停止webman，然后运行php windows.php start

训练过程

新增训练集

导入数据

开源技术小栈提示 如果提示 Class'Redis' not found 是因为没有给PHP安装Redis扩展。

训练的文本样例

开源技术小栈注意：训练内容没有固定格式，训练的数据最好顶部加上一个对本内容的总结性标题或提问，这样效果才会最好。类似上面这个截图

完整的webman手册样本数据，点击这里下载

开源技术小栈提示：导入数据目前只支持txt和md为后缀的文件，单个文件大小不能大于9k。支持压缩包上传，同理压缩包内每个文件大小不能大于9k。

开始训练

AI训练数据 里的 内容向量 里有值，说明此条记录已经训练完毕，内容向量 同时会在redis-stack里存储一份，用来快速检索。

开源技术小栈注意：如果你不想让你训练的模型回复训练内容以外的数据，可以在角色提示词里明示。例如webman手册助手的角色提示词如下：webman是一个高性能php框架，你是一个webman助手，以下是webman文档，请根据文档回复，如果无法得到答案或者不是webman相关的问题则回复文档中未找到对应的答案。请确保回复正确。

设置角色

在需要使用训练数据的角色里选择训练集，保存。(前端用户需要刷新页面角色才能生效) AI就会使用训练集里的数据回复问题。

测试结果