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掌握DeepSeek外挂技巧,让你的AI更聪明,更懂你。 核心内容: 1. 个人知识库的搭建及其作用 2. 搭建知识库的三种不同方式及其优缺点 3. 本地部署DeepSeek的详细步骤和注意事项
最近经常有朋友问:
如何让DeepSeek结合我们企业的内部知识生成回答?
如何让DeepSeek根据小红书的爆款笔记,生成内容?
想让AI结合本地信息,每次创建会话时都要上传文件,还限制文件大小,太麻烦了,有没有方法优化?
我的回答是:搭建个人知识库!
1.搭建个人知识库,就可以让DeepSeek更好、更准确地为你生成回答。
2.可以随时增减更新,不用频繁上传参考文件,无需任何代码知识,使用起来简单又高效。
01
什么是个人知识库
什么是个人知识库,它是怎么起作用的呢?
如果把DeepSeek比作我们的大脑,对话就是考试,DeepSeek的回答就是基于我们学过的知识(用于训练的数据)。
个人知识库,相当于把考试变成了开卷考。在知识库内容里“学一学“、“找一找”,生成的回答就更准确。
比如当我让DeepSeek-R1推荐黑神话悟空相关景点,搭配小红书热门旅游攻略的知识库之后,它的回答是这样的:
不仅答复内容参考了知识库资料,就连内容的结构排版也差不多,生成的回答基本可以直接使用。
这篇文章,教大家搭建个人知识库的三种方式,满足大家不同场景下的需求:
1.本地部署DeepSeek+搭建知识库
优点:无需联网,数据隐私性强,完全免费;
缺点:对配置有一定的要求,基本上用不了DeepSeek-R1满血版;
适合对数据隐私需求比较高的企业;
2.API调用DeepSeek+搭建知识库
优点:方便,支持DeepSeek-R1满血版,可用大模型非常多;
缺点:需要消耗Tokens,长期使用会产生一定的费用;
3.直接使用DeepSeek+知识库一站式工具
优点:使用简单,支持DeepSeek-R1满血版,可以使用其他人共享的知识库;
缺点:PC端仅支持上传本地文件;
适合小白用户,不需要本地部署,就能快速拥有一个个人知识库,还完全免费。
02
本地部署DeepSeek搭建知识库
Ollama+AnythingLLM
本地部署DeepSeek搭建知识库,需要用到Ollama和AnythingLLM。
我们需要用Ollama下载DeepSeek,不会的同学可以参考前面本地部署DeepSeek的教程。
DeepSeek本地部署保姆级教程,0基础有手就会!
下载好DeepSeek后,我们进入系统的环境变量设置。(路径:右键单击我的电脑-高级系统设置)
在WIN的用户变量里,点击新建。
输入变量名:OLLAMA_HOST
变量值:0.0.0.0:11434
点击确定。
注意:搭建知识库以及后续使用时,都需要让Ollama是运行的状态,不要退出!!
如果不小心关闭了Ollama,可以在任务栏搜索PowerShell,单击打开。
打开AnythingLLM官网,选择对应的系统版本进行下载。
官网下载比较慢的友友,也可以直接用我打包好的安装包。公众号私我口令:AnythingLLM领取。
下载完成之后直接安装。
接下来就是创建个人知识库的重点了!我们点开设置图标。
在人工智能提供商-LLM首选项里,选择Ollama作为LLM提供商,在Ollama Base URL里输入http://0.0.0.0:11434。
就可以在图示的位置选择本地的DeepSeek大模型,点击右上角的保存。
返回首页,点击+新工作区。
接下来我们就可以在知识库里上传内容了。
它支持上传本地文件,也可以输入网页链接上传,所以不管是我们总结内化的文件,还是在网上刷到的有用的信息,都可以用来丰富知识库。
上传之后的文件会先到左边的暂存区域(所有知识库共用,所以在有多个知识库的情况下,我们最好在暂存区建文件夹分别管理)。
右方工作区就是知识库的全部内容,可以随时新增或者删减来优化它。
我们在对话界面,选择工作区,DeepSeek就会根据里面的文档内容生成更精确的回答。
03
硅基流动API+Cherry Studio
搭建知识库
个人配置不够,但是又想用DeepSeek-R1满血版+知识库,怎么办呢?
可以通过API调用DeepSeek,再搭建知识库,在搭建知识库的时候,还需要选择嵌入模型。
我们来到硅基流动的官网,点击API密钥。
新建API密钥,单击复制密钥备用。
打开Cherry Studio官网,下载应用。
安装完成后进入应用,点击左下角的设置。
在模型服务里选择硅基流动,输入我们刚才新建的密钥,点击检查。
检查一下DeepSeek-R1,弹出连接成功的提醒,就说明可以正常使用DeepSeek-R1满血版对话啦。
如果不成功,需要点击页面中的管理,手动添加一下DeepSeek-R1模型。
我们还需要回到硅基流动的官网,去配置一个嵌入模型。
嵌入模型可以将我们上传的文件转换成计算机容易理解的数字,然后储存到它的向量数据库中。我们在向它提问时,它就会通过RAG技术,在数据库中搜索相关的答案,最终输出给我们。
在模型广场,选择嵌入。
点击复制模型名称:BAAI/bge-m3。
回到Cherry Studio界面,点击管理。
点击+号,添加嵌入模型。
然后我们进入知识库,点击添加。
填写知识库名称并选择嵌入模型为BAAI/bge-m3,点击确定。
上传文件的页面,它支持文件形式非常多。
支持在知识库内搜索,并且会显示内容占比。方便我们随时查看知识库的内容。
我们回到对话界面,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。
生成的回答会在最后显示引用内容以及具体引用的文档信息。
04
ima.copilot
一站式使用R1+知识库
如果你是0基础,觉得前面的本地部署、API调用看起来还是比较复杂,那么最后这个工具就更适合你。
用ima.copilot一键创建知识库,界面简洁,操作简单,还完全免费。
不需要多种工具搭配使用,直接对话DeepSeek-R1满血版。
我们需要下载ima.copilot的客户端。打开后,点击首页的知识库。
点击创建知识库。
输入知识库名称和描述。
点击上传文件。
ima.copilot很方便的一点是,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时,可以点击右上角的”..."选择更多打开方式,一键存入我的知识库。
在知识库的界面,我们可以直接和DeepSeek-R1满血版开始对话。
ima.copilot最强大的地方在于,就算你不懂得搭建知识库,你也可以使用别人共享给你的知识库。
搭建个人知识库是一个非常棒的学习习惯。
我们平常看到好的内容,放入知识库,它能快速提取文档核心观点,节省90%信息整理时间。
将碎片信息转化为结构化知识体系,不断迭代更新,通过标签、双向链接构建“DeepSeek最强外挂”。
不需要复杂指令,不懂代码、0基础也能生成精准的内容,可以快速打造“AI+垂直领域”差异化专业壁垒。
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