DeepSeek 接入个人知识库,真的太香了!

工作中经常需要整理大量的文档资料,从 PDF 到 Word,从会议记录到研究报告,各种格式的文件堆积如山。

每次查找特定信息都要翻找许久,更别说想要快速理解文档的核心内容了。

传统的文档管理软件只能按文件名和目录来组织,无法深入理解文档内容。

最近发现了一款开源的 AI 知识助手 Cherry Studio

不仅完美解决了以上问题,还能利用 AI 帮助深度解析文档内容,再搭配 DeepSeek,简直是知识工作者的得力助手!

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强大功能
  • 智能文档处理:支持 PDF、Office、图片等多种格式导入,自动提取关键信息,让文档管理不再头疼

  • AI 驱动分析:集成 DeepSeek R1、OpenAI、Claude 等多个主流模型,可以根据需求灵活切换

  • 知识库管理:按主题分类整理资料,支持全文语义搜索,快速定位所需信息

  • 协同办公:支持 WebDAV 同步,团队共享资料更方便

  • 多端同步:完整支持 Windows、macOS 和 Linux 系统,数据互通无障碍

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快速上手

安装过程非常简单:

  1. 访问 GitHub 发布页面下载对应系统的安装包

  2. 双击运行安装程序,按提示完成安装

  3. 启动软件,开始体验智能知识管理

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小贴士:复制关键词 “CherryStudio” 到公众号后台发送,可获取工具相关安装包,能够高速无障碍下载。

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构建个人知识库

1、选择嵌入模型

首先在设置中选择合适的“嵌入模型”,这是实现智能文档处理的基础。

推荐使用内置的 bge-m3 模型,处理中文文档效果出色。

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2、创建知识库

  1. 选择知识库图标,点击添加按钮

  2. 填写项目名称,选择刚才配置的模型

  3. 确认创建,即可开始导入文档

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3、导入文档

支持多种导入方式:

  • 拖拽文件:直接将文件拖入软件界面

  • 批量导入:选择整个文件夹一次性导入

  • 网页采集:输入网址自动抓取内容

  • 手动记录:直接编写或粘贴文本

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导入完成后系统会自动处理,出现绿色对勾表示已完成分析。

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4、开始使用

知识库后,可以通过两种方式使用:

  1. 快速检索:
  • 使用搜索功能输入关键词

  • 系统自动匹配相关内容

  • 显示相关度评分

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  1. AI 解析:
  • 选择想要分析的文档

  • 提出具体问题

  • AI 智能分析并给出答案

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写在最后

有了这款智能工具,再加上 DeepSeek R1 模型,从此告别繁琐的文档整理工作。

无论是整理研究资料、撰写工作报告,还是管理团队知识库,都能事半功倍。

对于每天需要处理大量文档的朋友来说,这绝对是提升工作效率的得力助手!

GitHub 项目地址:https://github.com/kangfenmao/cherry-studio

如何学习AI大模型 ?

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

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如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
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光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)

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👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程文末领取哈)

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👉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

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### 如何将个人知识库集成到DeepSeek平台 为了成功地将个人知识库集成至DeepSeek平台,需遵循一系列特定的操作指南和技术建议。 #### 准备工作 确保个人知识库的数据结构清晰且易于解析。理想情况下,数据应被整理成标准化格式,如JSON或XML文件[^3]。这有助于简化后续的导入过程并提高兼容性。 #### API接口配置 利用DeepSeek提供的API服务来实现自动化同步功能。通过调用相应的端点,可以上传本地存储的知识条目或将外部资源链接至平台内部数据库。对于初次设置而言,阅读官方文档中的RESTful API章节将是必不可少的一环[^4]。 ```python import requests url = 'https://api.deepseek.com/v1/knowledge_bases' headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'} data = { "name": "Personal Knowledge Base", "description": "My custom knowledge repository" } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 201: print('Knowledge base created successfully.') else: print(f'Failed to create knowledge base: {response.text}') ``` #### 数据映射与转换 考虑到不同系统间可能存在字段命名差异等问题,在实际迁移前还需完成必要的属性匹配及值域调整作业。借助ETL工具(Extract, Transform, Load),能够高效处理此类任务,并保障最终呈现效果达到预期标准[^1]。 #### 测试验证环节 最后一步是对整个流程进行全面测试,确认所有记录均已准确无误地迁移到目标环境中。邀请几位同事参与试运行阶段,收集反馈意见以便及时修正潜在漏洞或不足之处[^2]。
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