开始今天这篇文章之前,先来问大家一个问题:你有没有被AI气到过呢?

先来看看一下这几个场景:让AI改合同,你就像是教三岁小孩?让AI分析数据报表,却对陈旧的数据自说自话?让它创作文案,内容空洞无物?这些场景你们是不是都有遇到过?

虽然AI工具的确给我们的工作带来了不少便利,但是有时候,AI工具还是不够懂我们,没有办法迅速给出我们想要的答案。除了用好AI提示词之外,还有没有方法能够解决以上问题呢?

还有的!就是我今天标题所说的:搭建个人知识库。今天我将会给大家分享如何用DeepSeek搭建个人知识库的三种方法,手把手教大家怎么让DeepSeek读懂你的需求。

继续往下看之前,先来点个关注叭!别错过我后面的内容啦!

开始搭建“个人知识库”之前,先来了解一下它的概念是什么?

如果把DeepSeek比作我们的脑子,跟它对话就是考试,那么DeepSeek做出的回答就是基于它学过的知识,也就是用于训练的数据做出回答。而个人知识库的存在,就可以让这场考试变成开卷的形式。

DeepSeek在我们搭建的知识库里面“学一学”、“找一下”,它给出来的答案会更加准确,也会更符合我们的需求。

这篇文章,我就来教大家三个搭建个人知识库的方式,满足大家在不同场景下的使用需求,让大家玩转DeepSeek!

本地部署DeepSeek搭建知识库

在电脑本地部署DeepSeek,去搭建个人知识库,咱么需要用到Ollama和AnythingLLM。我们需要用Ollama下载DeepSeek。在下载好DeepSeek后,进入系统的**环境变量设置,**进入路径为:右键单击我的电脑-高级系统设置。

新建用户变量:点击打开环境百年变量后,在WIN的用户变量里,点击新建一个用户变量

在弹出的输入框内输入变量名和变量值:变量名:OLLAMA_HOST;变量值:0.0.0.0:11434,之后点击确定即可。

需要注意的是:在搭建知识库和后续使用的时候时,都需要让Ollama在运行状态,不能退出!如果不小心关闭了,可以在任务栏搜索PowerShell,单击打开。

下载系统对应的LLM:在完成上述操作后,可以百度搜索打开AnythingLLM官网,选择对应的系统版本进行下载。

进入安装程序:下载完成后,便直接进入安装程序,接下来就是创建个人知识库的重点了!点开AnythingLLM的设置图标。

在AnythingLLM中选择对应的提供商及DeepSeek模型:在AI提供商-LLM首个选项里,选择已经安装好的Ollama作为大模型提供商,在Ollama Base URL里输入**http://0.0.0.0:11434,**之后选择本地已部署好的DeepSeek大模型,点击右上角的保存即可。

在知识库里上传内容:回到AnythingLLM的首页,点击添加**新工作区,**接下来我们就可以在知识库里上传内容啦。

它有两种资料上传方式,分别是本地文件以及网页链接上传。所以不管是我们总结撰写的文件,还是在网络上看到的有用的信息,都可以用来丰富咱们的个人知识库。

上传之后的文件会暂存到下图左边区域,如果你有知识库共用的情况下,最好是在暂存区域新建文件夹进行分类管理,右方工作区域就是知识库的全部内容,你可以随时对它进行调整。

开始新体验喽:返回对话的界面后,选择对应的工作区(即知识库),DeepSeek就会根据你上传的资料内容,生成更加准确且符合你需求的内容。

基于硅基流动

用API+Cherry Studio****搭建知识库

当遇上个人电脑配置不够,但是又想用DeepSeek满血版+个人知识库,怎么办呢?这时候我们可以选择用API调用DeepSeek,再来搭建个人知识库。在操作的时候,选择DeepSeek大模型即可。怎么操作呢?

打开硅基流动官网:打开硅基流动官网:https://account.siliconflow.cn/,点击API密钥,点击新建API密钥,单击复制密钥进行备用。

打开Cherry Studio官网:打开网址:https://cherry-ai.com/,按相应的提示下载对应的应用。

设置AI大模型:在Cherry Studio安装完成后进入应用,依次点击左****下角的“设置”和左上方“模型服务”,在AI模型服务里选择“硅基流动”,输入我们刚才在硅基流动里面新建的密钥,点击检查

检查是否连接成功:在检查之后,页面如果弹出“**连接成功”**的提醒,便说明可以正常使用DeepSeek-R1满血版;如果连接不成功,就需要点击页面中的“管理”按钮,手动添加一下DeepSeek-R1满血版。

配置嵌入模型:之后,我们需要回到硅基流动官网,配置一个嵌入模型。嵌入模型可以将我们上传的知识库文件转换成计算机(即AI大模型)容易理解的数字,然后储存到它的向量数据库中,在模型广场,选择嵌入。

点击复制模型名称:BAAI/bge-m3,如下图。

回到Cherry Studio界面嵌入模型:在硅基流动官网复制完毕后,回到Cherry Studio界面,点击“管理”。

在Cherry Studio界面内操作:点击页面中的“+”号,添加嵌入模型,如下图。

在Cherry Studio内添加知识库:之后,我们在Cherry Studio界面进入知识库,点击“添加”按钮。

填写知识库名称并嵌入模型:填写知识库名称并选择嵌入模型为BAAI/bge-m3,点击“确定”按钮,之后就可以上传个人知识库的文件啦,它支持的文件形式有文件、目录、网址、网站、笔记等。

知识库功能:Cherry Studio有一个特别的功能:它支持在知识库内搜索,而且显示内容占比,可以让我们很方便地查看和修改知识库中的内容。

如何使用我们的知识库:在完成知识库的设置之后,回到****Cherry Studio对话界面,在最下方的对话框选择“DeepSeek-R1模型和刚才创建好的知识库”,就可以开始使用了,页面中生成的回答会在最后显示引用的内容及文档信息。

用ima.copilot

打造DeepSeek-R1满血版+知识库

如果你还是觉得前面的本地部署、API调用等方式很复杂,那最后这个工具肯定很适合你。那就是用ima.copilot一键创建知识库,它是由腾讯打造的知识库管理工具,内嵌了DeepSeek满血版,不需要搭配其他工具进行使用。

创建共享知识库:在下载ima.copilot安装并登录之后,点击“**我创建的共享知识库”**创建知识库,输入知识库名称和描述,进行自定义设置。

上传个人文件:在设置完知识库的基础信息之后,就可以直接在ima.copilot上传你的知识库文件。

使用ima.copilot的优势:ima.copilot有一个优势,就是它可以和小程序端通用,当我在手机上看到一篇特别好的公众号文章的时后,可以页面点击右上角的“…”选择更多打开方式,一键存入我的ima.copilot知识库。

如何使用ima.copilot知识库:在上传文件完成后,在知识库的界面,我们就可以直接和DeepSeek-R1满血版进行对话。ima.copilot最强大的地方在于,就算你不知道怎么搭建知识库,你也可以使用别人共享给你的知识库,这对于团队使用非常友好。

除了以上我提到的优势之外,ima.copilot还能快速提取所上传文档的核心观点,将碎片化的文档、公众号文章转化为结构化知识体系,通过标签、双向链接构建“DeepSeek最强外挂”,让你超快速获得准确、满意的答案。

——

好啦!这就是三种搭建个人知识库的方式啦!

难度从难到易,我个人比较推荐的方式是最后一个,因为它简单快捷。当然,如果你的文件和个人知识涉及到企业机密信息且电脑配置足够的话,我的建议是使用第一种方式,因为是本地部署,不上传你的机密信息。

同时,我觉得搭建个人知识库是个好习惯,在平时看到好的内容,都可以进行整理归档,逐步搭建个人知识库,然后让DeepSeek调用个人知识库进行回答,可以在无形之中对其所生成的答案进行了个性化优化

- End -

AI大模型学习路线

如果你对AI大模型入门感兴趣,那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利:入门进阶全套104G学习资源包免费分享!

扫描下方csdn官方合作二维码获取哦!

在这里插入图片描述

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!

请添加图片描述
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

请添加图片描述

大模型全套视频教程

请添加图片描述

200本大模型PDF书籍

请添加图片描述

👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

请添加图片描述

大模型产品经理资源合集

请添加图片描述

大模型项目实战合集

请添加图片描述

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

Logo

欢迎加入DeepSeek 技术社区。在这里,你可以找到志同道合的朋友,共同探索AI技术的奥秘。

更多推荐