DeepSeek最强外挂！用知识库给AI喂数据，让它更懂你

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。