3种通过DeepSeek免费搭建个人知识库的方法及保姆级操作攻略,建议收藏!!

前言

小编有经常做笔记和搭建个人知识库的习惯,有个问题是可能记得多但是很少关联和使用起来,或者调用的比较慢。

但现在结合DeepSeek帮我大大提高了我调用笔记知识库效率,其中有3种免费方法是小编亲身体验能丝滑使用DeepSeek R1满血版,并建立自己的私人知识库的方法,感觉超好用分享给大家。

💡 方法一:Get笔记 + DeepSeek

🌟 核心优势:多平台适配总结笔记,自动搜索笔记和知识库内容进行解答

👨‍🎓 适用人群:自媒体从业者、学生、信息整理需求强的用户

操作步骤
1️⃣ 网页端访问 Get笔记官网,或微信搜索「Get笔记」小程序

2️⃣ 点击「知识库」→「创建知识库」,免费用户可建3个库(单个10GB),支持命名与描述

3️⃣ 内容导入

  • 本地文件:可以添加PDF、Word等格式内容
  • 外部平台:一键导入微信读书、B站、抖音等平台内容,支持订阅博主主页并自动总结

4️⃣ 进入“问一问”,深入思考,提问时自动关联知识库内容,支持结构化答案生成

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📱 方法二:腾讯 ima×DeepSeek

(微信生态丝滑版知识库)

🌟 核心优势:微信生态兼容性强、多端实时同步

👨‍🎓 适用人群:微信重度用户、团队协作分享

操作步骤
1️⃣ 电脑端下载 ima客户端,或微信小程序搜索「ima知识库」

2️⃣ 登录后点击「上传本地文件到知识库」,支持PDF、Word、图片等格式,文件永久存储

3️⃣ 在右边输入框中选择“DeepSeek R1”,自动调用知识库生成答案(带文献来源标注)
💡 小tips:默认免费容量是2G,但如果是发布到广场则不再占用个人容量,鼓励知识共享~

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💻 方法三:Cherry Studio×DeepSeek

(本地私有知识库)

🌟 **核心优势:**本地化部署、高隐私性、灵活定制

👨‍🎓 适用人群:技术爱好者、注重数据安全,有一定门槛

操作步骤
1️⃣ 官网下载 Cherry Studio客户端(开源免费!),配置 DeepSeek API 密钥

2️⃣ 点击左侧「知识库」→ 新建仓库→ 选择「bge-m3」嵌入模型

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3️⃣ 拖拽上传文档(支持 PDF/Word/Excel/Markdown),自动完成向量化, 后续只需要智能体应用即可

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4️⃣ 输入 “鬼谷子是怎么说服君王行动的?”,自动引用知识库内容生成答案

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💡 避坑指南

  • 普通用户选Get笔记/ima够用了,技术流用户本地部署选 Cherry Studio可定制化
  • 你输入的是内容质量决定它回复给你的质量,‌Garbage In, Garbage Out
  • 建议定期清理或者更新知识库,保证内容输出质量,你会发现并不是越多越好。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢,作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵,我深知在这个瞬息万变的技术领域中,持续学习和进步的重要性。

为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友,我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。

这些资料不仅是我多年积累的心血结晶,也是我在行业一线实战经验的总结。

这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习,相信它们一定能为你提供实质性的帮助。

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大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者,这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说,阅读经典书籍是非常有必要的。

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实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,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。

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面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下

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640套AI大模型报告合集

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### DeepSeek 搭建教程 #### 准备环境 为了顺利安装和配置DeepSeek,确保计算机满足最低硬件需求,并已安装必要的软件依赖项。对于离线版本R1的部署,推荐的操作系统为Linux发行版,如Ubuntu LTS版本[^2]。 #### 下载与安装 获取DeepSeek R1的最新稳定版本可以从官方渠道下载。如果考虑数据隐私问题,建议采用离线包形式进行安装,避免网络传输中的潜在风险。完成下载后,按照提供的说明文档逐步执行安装命令: ```bash tar -zxvf deepseek-r1-offline.tar.gz cd deepseek-r1-offline/ sudo ./install.sh ``` #### 配置本地私有知识库 成功安装之后,下一步就是初始化并设置属于自己的私有知识库。此过程涉及创建数据库结构、导入初始数据集以及定义索引策略等操作。具体来说,可以通过编辑`config.yaml`文件来自定义这些参数,使得最终构建知识库更贴合实际应用场景的需求[^3]。 #### 启动服务 一切准备就绪后,启动DeepSeek的服务端程序即可开始测试其功能特性。通常情况下,默认监听地址为`http://localhost:8080`,用户可以直接通过浏览器访问管理界面或者利用API接口实现自动化交互流程。另外,为了让对话更加贴近真实场景,还可以引入预训练的语言模型(例如AnythingLLM),从而增强系统的理解和表达能力。 #### 测试验证 最后一步是对整个系统进行全面的功能性和稳定性检测。这不仅限于简单的查询请求响应时间测量,更重要的是要检验当面对复杂多变的任务时能否保持良好的性能表现。同时也要关注资源消耗情况,及时调整优化各项配置选项以达到最佳平衡状态[^4]。
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