傻瓜式本地搭建 DeepSeekAI 知识库

一、引言

在这个信息爆炸的时代，知识的获取和管理变得前所未有的重要。我们每天都会接触到海量的信息，从专业的学术论文、技术文档，到日常的工作经验、生活常识，如何有效地整理、存储和利用这些知识，成为了摆在我们面前的一道难题。AI知识库的出现，为我们提供了一个绝佳的解决方案。它就像是一个智能的知识管家，能够帮助我们快速地检索、分析和应用知识，大大提高我们的工作和学习效率。

今天，我就来给大家分享一下如何使用DeepSeek搭建一个属于自己的AI知识库。DeepSeek是一款功能强大的人工智能工具，它具有出色的语言理解和生成能力，能够为我们的知识库提供强大的技术支持。无论你是学生、职场人士，还是技术爱好者，相信这个教程都能帮助你打造出一个高效、实用的AI知识库，让知识管理变得更加轻松、便捷。

二、认识DeepSeek

DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于2023年5月的大模型创业公司，别看它“年龄小”，实力可不容小觑。它背后的“金主”是幻方量化，这家成立于2015年的量化资管巨头，发展迅猛，短短几年就实现了资金管理规模突破百亿元的壮举。从2020年起，幻方量化就开始在AI领域发力，先后投入巨资打造了“萤火一号”和“萤火二号”AI超级计算机，为DeepSeek的技术研发提供了强大的算力支持。

在自然语言处理方面，DeepSeek有着诸多优势。它的语言理解能力非常出色，能够精准地把握各种复杂语句的含义，哪怕是充满隐喻、双关等修辞手法的文本，也不在话下。比如你问它“东边日出西边雨，道是无晴却有晴”中“晴”的深层含义，它能迅速理解这是一种谐音双关，既指天气的晴，又暗指感情的情，并给出详细解读。在语言生成上，DeepSeek生成的内容逻辑连贯、语句通顺，而且风格多样。无论是严谨的学术论文、富有创意的小说故事，还是生动的营销文案，它都能信手拈来。就像让它写一篇关于春天的散文，它能描绘出如诗如画的春日美景，文字优美得让人仿佛身临其境。

DeepSeek在数学、代码等专业领域的表现也十分亮眼。解复杂的数学题时，它能清晰地列出解题思路和步骤，给出准确答案。在代码编写方面，它支持多种编程语言，不仅能快速生成高质量的代码，还能对代码进行优化和调试。要是你在编程过程中遇到了难题，向它求助，它就像一位经验丰富的程序员，迅速帮你找到问题所在并提供解决方案。

三、搭建前的准备

1.明确需求

在开始搭建AI知识库之前，我们得先想清楚自己的需求，这就好比盖房子得先知道自己要几居室、想要什么风格一样。你得思考搭建这个知识库是用于工作、学习还是个人兴趣？比如，要是你是个程序员，可能希望知识库帮你管理代码片段、技术文档，方便在开发时快速查找和复用；要是你是学生，或许更侧重于存储学科知识、学习资料，辅助你复习和写论文。
从功能上来说，你期望知识库具备哪些能力呢？是简单的文档检索，还是智能问答、知识图谱构建这样更高级的功能？要是你经常被各种文件淹没，那强大的检索功能就必不可少，最好能通过关键词、语义等多种方式精准定位到所需文档。要是你想让AI帮你总结知识、解答疑惑，智能问答功能就至关重要，它得能理解你的问题，给出准确、清晰的回答。明确了这些需求，我们在搭建过程中就能更有针对性地选择工具和方法，让知识库完美贴合你的使用场景

2.准备工具和资源

SiliconFlow(硅基流动)是一个专注于AI模型开发与部署的平台，旨在帮助开发者更高效地构建、训练和部署机器学习模型。它提供了一套完整的工具链，覆盖从数据处理到模型上线的全流程，特别适合需要快速迭代和规模化部署的AI项目。
你可以在硅基流动的官网：硅基流动统一登录，注册账号，注册成功后，即送2000万Tokens，然后在API密钥管理页面新建API密钥，这个密钥可是连接硅基流动和DeepSeek的关键，一定要妥善保管。

核心功能：
1.数据处理与标注：提供数据清洗、标注和版本管理工具。支持多种数据类型（文本、图像、音频等）。
2.模型训练：
集成主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。支持分布式训练和自动化超参数优化。
3.模型部署：提供一键部署功能，支持云原生和边缘计算。支持实时推理和批量处理。
4.监控与优化：实时监控模型性能（如延迟、准确率）。提供模型更新和版本回滚功能。

适用场景：

  1. 企业级AI应用：如智能客服、推荐系统。
  2. 科研项目：快速实验和迭代。
  3. 初创公司：低成本构建AI解决方案。

优势：

  1. 易用性：拖拽式界面，降低技术门槛。
  2. 灵活性：支持自定义模型和算法。
  3. 可扩展性：适合从小规模实验到大规模部署。

AnythingLLM是一个基于大语言模型（LLM，如GPT）的企业级知识库和问答系统，旨在帮助企业或个人快速构建私有化的AI助手。它允许用户上传自己的文档、数据，并利用LLM的能力实现智能问答、文档检索和知识管理。
官网链接：AnythingLLM

核心功能：
1.文档上传与管理：支持多种格式（PDF、Word、Markdown、TXT等）。自动解析文档内容并构建知识库。
2.智能问答：基于上传的文档，提供精准的问答服务。支持上下文理解和多轮对话。
3.私有化部署：支持本地或私有云部署，确保数据安全。可自定义模型（如OpenAIGPT、Llama2等）。
4.多用户协作：支持团队共享知识库和协作编辑。提供权限管理和访问控制。
5.API集成：提供RESTfulAPI，方便与其他系统集成。

适用场景：

企业内部知识库：如员工手册、技术文档管理。

  1. 客户支持：自动回答常见问题。教育领域：构建智能学习助手。个人知识管理：整理笔记、文献等。
    优势：
  2. 数据隐私：私有化部署，数据不泄露。易用性：界面友好，无需编程基础。灵活性：支持多种LLM和自定义配置。
  3. 高效检索：结合语义搜索和关键词检索，快速找到所需信息。

总结：

AnythingLLM是一个功能强大且灵活的工具，特别适合需要构建私有化AI知识库的企业或个人。如果你对数据隐私和定制化有较高需求，AnythingLLM是一个值得尝试的解决方案。

CherryStudio与AnythingLLM类似，CherryStudio是一款开源的多模型服务桌面客户端，主要有以下特点：

  1. 模型资源丰富：支持OpenAI、Gemini、Anthropic等主流LLM云服务，集成Claude、Peplexity等流行AIWeb服务，还支持Ollama本地模型部署，内置超300个预配置AI助手，可自定义创建专属助手，支持多模型同时对话。
  2. 数据处理多样：支持文本、图片、Office、PDF等多种格式文件，具备WebDAV文件管理功能，支持Mermaid图表可视化。
  3. 实用工具集成：有全局搜索功能、话题管理系统、AI驱动的翻译功能，支持拖拽排序，还有小程序支持。
  4. 使用体验良好：支持Windows、Mac、Linux跨平台，开箱即用，支持明暗主题与透明窗口，有完整的Markdown渲染和便捷的内容分享功能。

除了这些工具，你还需要准备大量的知识资源，比如专业书籍、论文、工作文档、学习笔记等。这些资料就是知识库的“原材料”，它们的质量和丰富程度直接影响着知识库的实用性。你可以将这些资料整理分类，按照不同的主题、领域或者时间顺序进行存放，方便后续导入知识库。

四、搭建步骤详解

1.注册账号

我们以硅基流动为例，来看看注册账号的具体流程。首先，打开你的浏览器，输入硅基流动的官方网址，进入官网页面。在首页中，你会看到一个明显的“注册”按钮，输入手机号，填写验证码与邀请码，点击注册/登录即可。

2.创建密钥

成功注册账号并登录硅基流动后，我们要做的是创建API密钥。在硅基流动的界面中，找到左侧菜单栏，点击其中的“API密钥”选项。在打开的页面里，你会看到“新建API密钥”的按钮，点击它。

这时，会弹出一个小窗口，让你填写密钥描述，你可以简单填写一些能让自己识别这个密钥用途的信息，比如“DeepSeek知识库搭建密钥”。填好后，再次点击“新建密钥”，系统就会为你生成一个

专属的API密钥。这个密钥是一串看似杂乱无章的字符，可千万不要小瞧它，它就像是你家的门锁钥匙，是连接你和DeepSeek模型的关键凭证。有了它，你的设备才能向DeepSeek模型发送请求，获取服务。

一定要妥善保管好这个密钥，不要随意透露给他人。要是密钥泄露了，别人就可能盗用你的账号资源，造成不必要的损失。你可以把它记录在一个安全的地方，比如专门的密码管理软件中，或者保存在加密的文本文件里。

3.下载安装并设置AnythingLLM

1.下载与安装AnythingLLM：

你可以在AnythingLLM的：官方网站找到适合你操作系统的下载链接。如果是Windows系统，点击对应的Windows下载按钮；要是Mac系统，就选择Mac版本下载。下载过程中，注意选择合适的存储路径，确保你的磁盘有足够的空间。下载完成后，找到安装包，双击它开始安装。安装过程中，按照提示一步步操作，比如接受许可协议、选择安装位置等。需要注意的是，安装过程中可能会出现一些安全提示，这是系统在确认安装的安全性，只要你是从官方正规渠道下载的，一般都可以放心继续安装。

2.设置AnythingLLM：

安装完成后双击桌面图标，启动AnythingLLM软件，首先映入眼帘的可能是一些欢迎界面或引导设置。

AnythingLLM软件启动进入到主界面后，我们先找到设置选项

点击进入设置页面后，在众多设置参数中，我们要关注与模型相关的设置。在“人工智能提供商”或者类似的选项中，找到“LLM首选项”和“Embedder首选项”，在下拉菜单中选择Ollama模型，然后选择要使用的模型版本，最后进行保存设置

接着回到主界面，点击工作空间右侧的齿轮设置按钮，进行聊天设置和代理配置，最后进行保存设置

需要注意：以上这种方式是借助本地部署的DeepSeek模型，好处是数据完全存储在本地，缺点是：DeepSeek不同版本的模型在回答问题时的方式上是有很明显的区别的，32b以下的DeepSeek模型在回答问题时很明显的感觉出机器感，32b及以上的DeepSeek模型在回答问题时就会很智能，所以，最后知识库使用效果的好坏取决于你本地部署的是什么配置的DeepSeek模型。

如果不想折腾，直接使用硅基流动：硅基流动统一登录，云平台中的满血版DeepSeek模型即可，配置方式如下：

BaseURL：api.siliconflow.cn/v1。APIKey：粘贴你在硅基流动平台生成的API密钥。

ChatModelName：选择你想要使用的模型名称，例如deepseek-ai/DeepSeek-R1。

TokenContextWindow：根据模型的上下文长度填写，例如DeepSeekR1的上下文长度为64k，填写65536。

MaxTokens：根据模型的最大生成token数量填写，例如DeepSeekR1的最大token数量为8192。

4.导入知识数据

1.支持的数据格式：AnythingLLM支持多种常见的数据格式导入，比如PDF文件，这是我们在工作和学习中经常会遇到的格式，像学术论文、技术报告等很多都是以PDF形式存在；Word文档（DOCX格式）也没问题，像一些工作总结、项目策划书等；还有简单的文本文件（TXT格式），比如读书笔记、代码片段等纯文本内容。此外，像PPT文件（PPTX格式）在某些情况下也可以导入，不过可能会对内容的解析有一定限制。

2.导入操作步骤：在AnythingLLM的界面中，每个工作空间右侧都有一个上传按钮，点击这个按钮，会弹出文件选择窗口，你可以在电脑中找到要导入的文件，比如你想导入一份PDF格式的技术手册，选中它后点击“打开”。文件开始上传，上传完成后选择已上传的文件，点击MovetoWorkspace将文件移动到当前工作局，最后进行保存设置

五、优化与测试

1.数据整理与分类：对导入到AI知识库中的数据进行全面整理和分类是非常重要的。比如，我们可以按照知识的领域进行划分，像将计算机科学相关的知识归为一类，涵盖编程语言、算法、数据结构等子类别；将医学知识归为另一类，再细分内科、外科、儿科等。也可以按照数据的类型分类，比如将所有的PDF格式的学术论文放在一个文件夹，TXT格式的读书笔记放在另一个文件夹。在AnythingLLM中，你可以创建不同的工作区或者文件夹来存放不同类别的文件，然后为每个文件添加详细的标签，比如“机器学习-深度学习-神经网络”这样的标签，方便后续通过搜索标签快速定位到所需文件，大大提高查询效率。化

2.模型优化：我们可以通过调整模型参数来优化模型性能。在之前设置MAXToken的基础上，还可以调整温度（Temperature）参数。如果发现生成的回答过于模式化、缺乏创新性，就可以适当提高温度参数的值，比如从0.5调整到0.8，这样模型在生成回答时会更加随机，可能会产生一些更有创意的回答；但如果生成的回答过于离谱、不符合逻辑，那就降低温度参数，让模型生成的内容更加稳定和可靠。另外，增加训练数据也是提升模型性能的有效方法。你可以收集更多与你知识库主题相关的资料，不断丰富知识来源，让模型学习到更多的知识和模式，从而在回答问题时更加准确和全面。识库

3.测试方法：在完成知识库的搭建和初步优化后，就需要对其进行测试了。我们可以采用多样化的测试方法，比如模拟不同用户的提问场景。假设你搭建的是一个技术类知识库，你可以模拟新手程序员询问基础语法问题，如“Python中如何定义一个函数？”；也可以模拟有一定经验的开发者询问复杂的技术问题，如“如何优化深度学习模型的训练速度？”。还可以提出一些模糊性的问题，像“给我一些关于人工智能的有趣应用”，检查知识库能否准确理解问题，并给出全面、准确的回答。在提问过程中，要注意记录下模型的回答内容，方便后续分析。评估知16.

4.评估指标：评估知识库的性能可以从多个指标入手。首先是回答准确性，即模型给出的回答是否正确，是否符合客观事实。比如对于数学问题“2+3等于多少”，模型必须给出准确的答案“5”，否则就说明准确性存在问题。相关性也很重要，模型的回答要与问题紧密相关，不能答非所问。比如问“苹果公司的创始人有哪些？”，回答中应该围绕苹果公司创始人，而不是扯到苹果的营养价值。速度也是关键指标，从你提出问题到模型给出回答的时间间隔越短越好，如果等待时间过长，会影响用户体验。我们可以使用一些工具来记录回答时间，比如在Python中使用time模块，计算提问和收到回答的时间差，从而准确评估模型的响应速度。。

七、总结与展望

通过以上步骤，我们成功地使用DeepSeek搭建了一个AI知识库。回顾整个过程，从明确需求、准备工具，到一步步完成账号注册、密钥创建、软件设置、知识数据导入以及模型参数配置，每一个环节都至关重要，它们共同构成了一个高效、实用的AI知识库。

使用DeepSeek搭建AI知识库，有着诸多优势。它强大的语言理解和生成能力，能让我们的知识库具备出色的智能问答和知识检索功能。无论是日常工作中的资料查询，还是学习过程中的知识梳理，都能轻松应对。而且，通过合理配置参数和优化数据，我们可以不断提升知识库的性能，让它更好地为我们服务。

展望未来，随着人工智能技术的不断发展，DeepSeek也将持续进化，为我们带来更强大的功能和更优质的体验。相信在不久的将来，AI知识库将在更多领域得到广泛应用，成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。

如果你也对AI知识库感兴趣，不妨按照这个教程动手试试。在搭建过程中，你可能会遇到各种问题，但不要害怕，这正是探索和学习的过程。当你成功搭建起自己的AI知识库，体验到它带来的便捷和高效时，你一定会为自己的尝试感到骄傲。期待大家都能在AI知识库的世界里，开启知识管理的新篇章。