还在搭建本地知识库？ Cloud Studio DeepSeek 模板已经内置，直接来玩！

文章摘要

近期有很多用户询问如何基于 Cloud Studio DeepSeek-R1 模板搭建私有知识库，用于个人上传私有数据进行增强检索、实现 AI 赋能业务升级。但网上的动手教程对于非 IT 人员来讲门槛较高，令粉丝们望而却步。

今天，CloudStudio 在 DeepSeek-R1 CPU 模板中已内置知识库，支持 Open WebUI 和  AnythingLLM 两种模式，无需动手搭建，开箱即可拥有属于自己的私有知识库。

一、什么是知识库？

知识库（Knowledge Base）是一个存储和管理知识的系统，通常包含结构化和非结构化的信息，用于帮助用户或系统快速查找和获取相关知识。

你可以把它想象成一个“知识仓库”，里面存放着各种有用的信息，比如文档、常见问题解答（FAQ）、数据库、规则、案例等。

举个栗子：

假设你是一名技术客服人员，客户问你一个关于某个产品的问题。

如果你有一个完善的知识库，你可以直接在知识库中搜索相关产品的使用说明或常见问题解答，快速找到答案并回复客户。

如果没有知识库，你可能需要去问同事或查找一堆文档，效率会低很多。

二、为什么要搭建个人知识库？

搭建个人知识库不仅能提升工作效率，还能促进持续学习和团队协作，对个人职业发展和团队知识管理具有长远意义。

1. 知识系统化

集中管理：将零散的知识点整合到一个平台，便于查找和使用。

结构化存储：通过分类和标签，使知识更易管理和检索。

2. 提升效率

快速检索：通过搜索功能迅速找到所需信息，减少重复查找时间。

减少重复劳动：避免重复解决相同问题，提升工作效率。

3. 持续学习

积累经验：记录问题和解决方案，形成个人经验库。

知识更新：持续更新知识库，保持技术前沿。

4. 团队协作

知识共享：团队成员可访问知识库，促进经验交流。

减少沟通成本：常见问题和解决方案在知识库中共享，减少重复沟通。

如果想要搭建知识库，这里我们又不得不提到另外一个词—— RAG 。

三、什么是 RAG 

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型（LLM）变得更聪明的方法。

简单来说，它通过给模型提供一个外部的“知识库”，让模型在回答问题时可以“查资料”，从而给出更准确、更相关的答案。

举个栗子：

想象一下，大模型就像一个学生，而 RAG 系统就是一本字典。

当学生遇到不懂的问题时，他可以翻开字典查找相关的解释，然后再根据字典里的内容回答问题。

这样，学生不仅能回答得更准确，还能避免“瞎编”答案。

那么，当大模型遇到不懂的问题时，他也可以查字典，也就是 RAG 系统。

四、有了大模型，为什么还需要 RAG ?

1.  大模型的知识有限：大模型的知识主要来自它训练时用的数据，而这些数据是有限的，尤其是企业内部的业务知识或产品信息，模型可能完全不了解。

2.  微调成本高：如果想让大模型学习企业特定的知识，通常需要微调模型，但这不仅成本高，而且效果也不一定好。

3.  幻觉问题：大模型在不熟悉的领域可能会“瞎编”答案，这在企业应用中是不可接受的，尤其是那些需要准确信息的场景。

这里，我先贴出一个 RAG 的运作流程图。

好了，废话不多说，接下来就带大家具体实操了。

五、如何在 Cloud Studio 的 DeepSeek 模板中搭建和使用自己的知识库

步骤1 ：进入 Cloud Studio DeepSeek CPU 模板，唤起内置Open-WebUI 或 AnythingLLM 组件

进入网站：https://ide.cloud.tencent.com/dashboard/

点击任意 DeepSeek CPU模板进入工作空间, 唤起 Open-WebUI 或 AnythingLLM， 即刻拥有完全属于个人的知识库。

相对于本地搭建 RAG 知识库，体验门槛直线降低！

默认唤起 AnythingLLM （ 4001 端口）

在【端口】处也可唤起 Open-WebUI

Open-WebUI 初次使用需要注册账户

步骤 2.1：AnythingLLM 构建知识库

- 新建【工作区】

- 上传本地文档并载入工作区（同时也支持网页链接设置）

- 关掉工作区设置界面即可开启对话

步骤2.2: Open-WebUI 构建知识库

前期设置：点击左下角用户 ICON 【设置】 -【 管理员设置】 -【 文档】 -【 设置模型引擎】

将【语义向量模型引擎】处改为 Ollama ，【语义向量模型】处输入该模板支持的任意规格 deepseek-r1 模型，点击【保存】。

进入左侧【工作空间】，点击【知识库】，点击右侧“+”，即可创建知识库。

上传本地文件或将本地文件拖入行业报告

返回对话窗口，在输入框输入“#”，选择知识库后即可进行对话

最后，我们来看看

以 AnythingLLM 为例，基于我们传入的《微短剧行业深度分析报告》文件，得到的对话答案能够较为精准地提权。

Open WebUI 的输出效果也符合预期，提权精准。