1. 获取Deepseek API秘钥与 Tokens

首先，访问 Deepseek开放平台 登录账号。您可以通过手机号验证快速完成登录操作。

在平台上购买一定数量的Tokens后，即可生成专属API秘钥。例如，我花费了10元购买Tokens，使用了一下午加晚上后，余额还剩9.86元。对于普通用户来说，这样的价格相对容易接受。

进入平台后，在左侧菜单栏找到“API keys”选项，点击创建自己的API秘钥。请注意，生成的秘钥需要及时保存，一旦退出页面将无法再次查看。

生成秘钥后，请妥善保管，因为接下来搭建个人知识库时会用到它。

2. 使用anythingLLM搭建个性化知识库

接下来，访问 anythingLLM官网，下载并安装该工具。

设置LLM提供商

安装完成后，打开软件，进入设置界面。在“LLM首选项”中选择Deepseek作为模型提供商，并输入之前生成的API秘钥。同时，根据需求选择合适的模型，例如deepseek-chat或deepseek-reasoner。

当然，您也可以选择其他本地部署的模型，比如Ollama中的各类本地模型。

当然了，你可以选择其他的模型，比如本地部署的ollama里其他的本地模型。

创建工作区与上传文件

完成设置后，可以开始创建自己的工作区。点击相应按钮创建一个新的工作区（如果尚未创建）。随后，通过向上的箭头图标进入文件上传界面，将需要的知识文件上传至系统。

上传完成后，记得将文件从默认区域移动到右侧的工作区。选中文件后点击“Move to Workspace”，文件便会出现在工作区内。最后点击“Save and Embed”保存设置。

提问与参考

现在，您可以新建一个对话窗口（点击“New Thread”），利用已上传的本地文件进行提问。回答生成后，点击“Hide Citations”可查看答案引用的具体文件及内容。如果您希望深入了解，还可以直接打开相关文件进一步查阅。

扩展知识库

除了上传本地文件外，您还可以通过链接添加外部知识资源，例如笔记、公众号文章、网址等，不断丰富您的知识库内容。

此外，anythingLLM还支持通过“Data connector”功能抓取YouTube视频等内容（尽管我在测试时遇到了一些问题，具体原因还需进一步研究）。不过，您也可以通过手动添加网页链接的方式实现类似效果。

3. 知识库质量的关键

需要注意的是，知识库的质量完全取决于您上传文件的质量。同样地，Deepseek生成的答案质量也与您提出的问题密切相关。因此，在构建知识库时，请尽量选择高质量、结构化的资料。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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