大年初一那天给大家分享了在本地部署DeepSeek-R1大模型的方法，那个视频已经突破了100万播放量。

正月初四，我又给大家分享了在本地部署DeepSeek-R1的基础上，再构建自己的知识库，让大模型基于自己的知识库进行创作。

下面是视频（7万人观看）：

具体的过程，视频中已经是手把手详细教大家了，我就不再用图文的方式再讲一遍了。

今天重点从理论上给大家分享一下构建自己的知识库有多重要。

何为知识库?

现在的LLM大模型太多，不管是Kimi、豆包、DeepSeek……都是通用型的，他们经过公开的数据进行了海量训练，适合各个行业的人使用，但它也像是“中央空调”，对每个人都有用，但并不“专一”。

因为，训练它的数据都是公共的，它们并没有接受专属于你的数据的训练。

举个不怎么恰当的例子：我们可以把大模型当成大脑，这个大脑会理解、会思考、会输出。

我们可以把自己私人的资料“投喂”给大模型，让大模型学习我们私人的资料，后续就能根据我们的资料来输出内容了。

如何投喂知识？

一谈到给大模型投喂知识，很多人一想到的就是：用自己的知识训练大模型。

这对于普通人来说，无疑是具有非常大的难度的。很多大模型平台都提供了“大模型微调”功能，但这些基本都是给开发者使用的，普通人用起来很吃力。

对于普通人来说，其实我们还可以通过“外挂知识库”的方式来让大模型根据我们的资料来输出。

主要有以下2种方式：

第一种需要平台和大模型有相关的检索能力才行，而大多数使用的知识库都是使用的第二种方式。

在本文开篇的视频中，就是在聊天的过程中附带了我们放在知识库中的文档，大模型才得知我们的那些私有资料。

所以，不要一来就想着去训练大模型，用外置知识库的的方法更简单。

哪些途径？

在本文开篇中给大家分享的方法是：本地部署大模型，再利用AI软件来实现知识库和对话。

其实，这种方法并不是最佳的，因为本地部署大模型对硬件的要求特别高。

看到这些大模型后面的容量了吗？它既是指下载后要占用的磁盘空间，也表示着运行起来后，要吃掉的电脑内存（接近）。

我相信绝大部分人的电脑只能跑第一个最轻简的，跑第二个就输出奇慢无比了。

所以，如果你的资料不是特别机密，可以考虑用在线的智能体平台来实现给AI搭配知识库。

这样的平台现在已经很多，比如：字节的扣子、腾讯的元器、智谱清言等。

实战方式？

说了这么多，在生活、工作中有什么用？

太有用了！

1.教学上

一线教师可以把课标、课本、创新的教学方式、以前的教案等资料整理成知识库，以后AI就能帮你写出具有你风格且考虑全面、有创新性的教案。

2.销售人员

把一些别人的优质文案、销售手段、你的特长和性格等整理为知识库，后期AI就能帮你制定销售方案。

3.办公室写手

把单位的基本资料、荣誉、以前你写的文件……整理成知识库；以后再写文件的时候，AI就能帮上大忙了。

太多了，列举不完了，大家现在就在脑海中想想在你的岗位上，有了这样的知识库AI能帮你做些什么吧！

这也是为什么我要把不坑盒子中的智能写作改成可以自定义写手的原因：

新版本很快就要和大家见面了，以后直接在Word中就能有专属于自己的写手了。

好了，写完这篇文章就已经是正月初五的凌晨了；AI相关的讨论暂时就先到这儿了，大家把我的文章和视频多看看，相信一定有收获。
六、如何系统学习AI大模型？（附全套学习资源）

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1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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• 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；

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