今天给大家分享一下如何搭建一个AI本地知识库，毕竟有些数据留着自己本地才是最好的，不管是因为隐私还是安全。

对了在开始之前再给大家分享一个Deepseek的官方平替网站，速度飞快，几乎没有频繁访问的问题存在。

问小白

一个一站式AI对话问答网站，接入了Deepseek-R1满血大模型，页面和官方非常像，连问答效果也一样，支持联网搜索、图片上传、附件上传，目前使用体验还不错。

地址：https://www.wenxiaobai.com/chat/200006

本地搭建知识库AI环境

Cherry studio是一个本地AI集成工具软件，可以通过API配置访问各种不同的AI大模型，还内嵌了智能体、小程序、知识库等功能。

更关键的是这些AI对话记录、知识库内容、API配置都是保存在本地磁盘的，完全可以当作个人的AI工具箱使用。

官网地址：https://cherry-ai.com

1. Cherry studio安装使用

访问官网下载Cherry studio软件，然后本地双击安装Cherry studio，完成后打开软件，界面如下

点击左下角的设置按钮进入模型配置页面，这里可以配置访问不同大模型的API配置。

在中间的AI模型厂商中选中硅基流动，然后在右侧的配置中开启开关，然后在API密钥输入框中输入硅基流动创建的API密钥。

2. 硅基流动API获取

API密钥的需要到硅基流动官网获取，访问地址：https://cloud.siliconflow.cn/i/NODsg6vW，在右侧使用手机号验证码进行注册登录，新用户送2000万token。

登录后，在左侧菜单列表中点击API密钥，打开配置页面后在右上角点击新建API密钥，弹窗中填写一下描述，确认就会生成一条API密钥信息。

点击一下sk开头的密钥复制到剪切板，然后粘贴回Cherry studio中硅基流动的配置中。之后点击右侧的检查按钮，选择一个大模型，查看上面的提示是否正常。

配置完成后，可能你在配置下面没看到自己想用的模型，这需要在配置页面往下拉到底，点击管理按钮，添加需要使用哪些大模型。

配置页面里搜deepseek，然后将需要使用的大模型点击右侧的+号加入使用列表中，这里我们一般会用到deepseek-ai/DeepSeek-R1、deepseek-ai/DeepSeek-V3、BAAI/bge-m3这三个模型。

大模型添加完成后就可以使用了，回到AI会话页面，在顶部可以点击大模型名称，切换使用哪个模型来回答问题。这里主要选择deepseek-ai/DeepSeek-R1推理模型来回答。

3. 配置知识库

下面我们搭建配置本地知识库，在左侧菜单栏选择倒数第二个图标，进入知识库配置页面，点击左上角的添加，创建一个新知识库，填写知识库名称，选择一个嵌入模型，这里可以选BAAI/bge-m3。

保存后，我们就可以给这个知识库添加各种指定领域的知识信息，文件、网址、笔记等常见信息类型都是可以添加。

添加完成后，可以点击下方的搜索知识库，可以测试嵌入模型搜索关键词的匹配度结果是否正常。如果没有问题就说明知识库配置好了。

回到聊天助手页面，在对话输入框下的一排按钮中，点击第五个知识库按钮，可以选择知识库选项，选择好后再问问题就是基于知识库来回答问题了。

嵌入模型BAAI/bge-m3的作用是对知识库的数据进行量化，量化可以理解为把任何文字（句子/段落/文章）变成一串计算机更好理解的数字。 量化后能更快完成数据的搜索归类，这样就能更好根据用户的问题去知识库搜索相关的知识信息，交给AI做背景数据了。

4. 设置自动备份

完成以上配置后，基本可以正常的使用所有AI功能了，但是还存在一个问题：就是这些数据都是存在本地的，如果换一台电脑安装Cherry studio，那就需要重新做一遍配置，而且还没有之前的AI历史对话记录。

所以官方贴心的做了一个数据备份恢复功能，这样就可以把Cherry studio所有的本地数据同步到远程服务器上，换电脑后只需要从服务器上还原一下备份就好了。

在设置中，查看数据配置页面，能够看到有两种数据备份恢复模式，在页面最上面提供的是手动备份恢复功能。

点击备份按钮，在弹窗中选择一个保存文件夹位置，然后就会生成一个备份数据的压缩包，名称格式是cherry-studio.[日期].zip。我们可以把这个压缩包保存上传到网盘上，如果换电脑了就从网盘中下载，点击恢复按钮，选择下载的备份文件，那么数据和配置就会还原到软件中。

在手动备份下面，提供了另一种自动备份功能WebDAV，这个功能会自动周期性上传备份文件到服务器。

这里可以选择坚果云网盘作为云服务器，注册使用邮箱注册就可以，新账号送1G网盘空间足够使用。

坚果云地址：https://www.jianguoyun.com

而坚果云的WebDAV地址是https://dav.jianguoyun.com/dav。

注册完成后，登录坚果云，那么WebDAV用户名填写自己注册账号的邮箱地址。

在坚果云中，需要建一个空文件夹，名称为cherry-studio，这个文件夹的WebDAV 路径则为/cherry-studio。

然后点击右上角的账户信息页面查看安全选项配置，在右侧的第三方应用管理中，能配置WebDAV信息。

点击下面的添加应用按钮，在输入框中输入一个名称，点击右侧的生成密码按钮，就能在应用列表新增一条数据。

然后复制一下生成的密码文字，填写到Cherry studio中的WebDAV密码输入框中。

之后点击备份到WebDAV按钮，测试配置是否正常可用，如果正常可用，你就能在坚果云Cherry-studio文件夹里看到上传的备份数据的压缩包。

最后设置一下自动备份的频率，这样软件就会自动的周期同步数据到坚果云上了。

从WebDAV恢复数据到本地也是这个流程，一台新电脑安装Cherry studio后，在数据设置里填写到WebDAV的地址、账号、密码；然后点击从WebDAV恢复，那么软件就会自动的下载坚果云上的备份文件还原到本地。

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。

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