还在为找不到重要文档发愁吗？每次需要查找资料都要翻遍电脑文件夹？或者被ChatGPT高昂的会员费用困扰？今天我要分享一个AI解决方案 ——

用DeepSeek快速搭建你的私人AI知识库！

最近这个重大发现让我兴奋不已！要知道，我之前可没少为知识管理这事儿头疼。工作文档、学习笔记、重要资料零零散散，找起来简直抓狂。直到我发现了这个基于DeepSeek的个人知识库解决方案，简直让我相见恨晚！

三分钟搭建知识库

下图展示了整个系统是如何工作的。看起来很专业对不对？但别被唬住了，搭建起来可简单了！

为什么选择DeepSeek+AnythingLLM这个组合呢？且听我道来：

1. 性价比杠杠的！DeepSeek的API调用费用便宜得让人跳起来！我试用了一整天，才花了不到1块钱。这对比动辄几百块的ChatGPT会员，简直是白菜价！

2. 私密性有保障！所有数据都在你自己的设备上，不用担心商业机密外泄。作为一个经常处理敏感文档的职场人，这点太重要了。

3. 傻瓜式操作！整个搭建过程只需要三步：

1️⃣ 下载AnythingLLM客户端（免费好用）

2️⃣ 绑定DeepSeek的API（几块钱搞定）

3️⃣ 上传你的文档（支持PDF、Word、音频、URL等各种格式）

就这么简单！搭建完成后，你就拥有了一个24/7在线的AI助手，它能：

• 秒速检索任何文档内容

• 理解文档上下文，给出准确答案

• 多文档交叉对比，总结重点

• 支持自然语言对话，就像跟人聊天一样

以DeepSeek知识库为例，测试结果如下：

本地部署方案

如果你觉得API调用方式太麻烦，还可以在AnythingLLM中选择本地部署方案，用Ollama+DeepSeek-R1的组合，一次配置永久使用，简直不要太爽！

说实话，我第一次用这套系统的时候，被它的智能程度震惊到了。

比如我问它：“帮我总结一下上周的会议纪要中关于产品迭代的部分”，它立马就从我上传的文档中找出相关内容，而且总结得条理清晰，重点突出，完全不用我再去翻找原文。

搭建个人知识库，不仅仅是为了方便查找文档，更是在打造你的第二大脑。

想想看，所有的知识都触手可及，而且还能智能分析、归纳总结，这对提升工作效率简直是降维打击！

如果你也想打造属于自己的AI知识库，现在就动手试试吧！记住，这可不是什么高深技术，而是每个人都能轻松掌握的效率神器。等你搭建完成，一定会像我一样感叹：早知道有这么好用的工具，之前怎么没早点开始！

最后友情提醒：虽然搭建过程很简单，但在选择部署方式时还是要根据自己的具体需求来决定。如果处理的文档量不大，用API方式就很好；如果文档量很大或者对隐私要求特别高，那就选择本地部署方案更合适。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】