DeepSeek个人知识库

最新推荐文章于 2025-04-01 20:01:05 发布
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deepseek构建个人知识库

安装软件链接 : 安装链接

先在本地把deepseek跑起来，本地部署deepseek见前文链接: 本地部署ollama

# 目前软件只支持1.5b小模型，将就着用
ollama run deepseek-r1:1.5b

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等服务器启动后开启软件

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上传文件

输入消息 （可以是信息，也可以是文件名字一部分，以搜索文件，并将搜索结果作为输入给deepseek）

在这里插入图片描述

在自己电脑上搭建和使用DeepSeek个人知识库教程
Java和大数据等相关的技术交流分享，欢迎关注交流
02-26 973
DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。本贴教你在本地部署DeepSeek R1，并通过Cherry-Studio界面化使用，包括搭建本地知识库。
30分钟手把手教会你用DeepSeek搭建个人知识库
w风雨无阻w的专栏
02-11 2427
在日常的工作与学习中，我们不断积累各式各样的资料，像文档、代码、笔记等等。B、在网页文档，用户指南->平台能力->推理模型->支持的模型列表中找到 deepseek-ai/DeepSeek-R1 模型->复制名字。如果“苹果”和“水果”语义相近，它们的向量也会很接近，比如 [0.1, 0.2, 0.3] 和 [0.12, 0.21, 0.31]。B、将刚刚复制的模型名称，粘贴到模型id 中，将自动识别，然后点击 “添加模型” 按钮。将复制的 BAAI/bge-m3 模型名称，粘贴，并点击“添加模型”按钮。
AI大模型-DeepSeek V3搭建个人知识库教程
02-11
本教程详细介绍了如何使用 DeepSeek V3 搭建个人知识库，内容包括： 前置准备：注册 DeepSeek 账号并获取 API 密钥。 接入 DeepSeek：登录官网、创建密钥、选择模型。 下载并安装 anythingLLM：获取并安装 anythingLLM 应用程序。 配置 anythingLLM：选择 DeepSeek 作为 AI 提供商，输入密钥。 创建工作区：建立个人工作区，导入文档。 开始聊天：完成所有准备工作后，开始与知识库进行交互。 适用人群 个人用户：希望高效管理个人知识、学习资料或工作文档。 研究人员：整理学术文献、研究笔记，快速查找信息。 企业用户：搭建企业内部知识库，提升团队协作效率。 学生：整理课程资料、笔记，辅助学习和复习。 开发者：了解如何将 DeepSeek 集成到自己的项目中。 使用场景及目标 个人知识管理：将碎片化的知识和文档整合到一个系统中，方便快速查找和回顾。 学术研究：整理和分析大量的文献资料，提高研究效率。 企业知识共享：搭建企业内部知识库，便于团队成员共享和协作。 学习辅助：整理学习资料，辅助学习和复习，提升学习效率。
DeepSeek接入个人知识库，一般电脑也能飞速跑，确实可以封神了！
datian1234的博客
02-04 6447
本地搭建个人知识库方案基于 Whoosh（本地查询极速）和 DeepSeek-r1:1.5b（回答迅速效果好），实现轻量、极速、免费。具体以下三点：1）轻量高效：基于 Whoosh 实现毫秒级关键词查询，无需向量数据库，适合本地运行。2）极速响应：结合 DeepSeek-r1:1.5b 大模型，实现秒级 AI 回复，兼顾速度与效果。3）免费开源：所有工具均为开源软件，无需额外费用，适合个人和企业本地知识管理。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。
deepseek本地部署自有知识库训练
最新发布
mokeily99的博客
04-01 609
deepseek本地部署，针对不同模型训练自有业务的知识库，训练社保、金融、医疗等特定业务场景的自有知识库，可以应用到各个领域，比如呼叫中心AI机器人、在线客服机器人等，另外对自有业务系统办公效率的提升也有很大帮助。目前本人已有一套成熟的呼叫中心系统，不仅支持常规呼叫中心功能，同时还支持智能语音、通话质检等功能。打开谷歌浏览器输入：chrome://extensions/地址，选择加载已压缩的扩展程序，找到上步解压的文件夹后，即可安装成功。Ollama框架提供了大模型的部署、运行、测试功能。
UC伯克利 | Deepseek训练复现：1.5B模型也能超越o1预览版，代码数据全开源！
bagell的博客
02-13 1133
Deepseek-R1 的卓越表现引发了广泛关注，但其训练方法始终未曾公开。虽然 Deepseek 的模型已开源，但其训练方法、数据和脚本等关键信息仍未对外披露。根据 Deepseek 公布的信息，许多人认为，只有训练更大规模的模型，才能真正发挥强化学习（RL）的威力。然而，训练大模型需要庞大的计算资源，让开源社区望而却步。目前的工作（如 TinyZero）仅在简单任务上复现了所谓的 “Aha moment”，或者仅提供训练基础设施和数据（如 OpenR）。
DeepSeek R1 使用指南：架构、训练、本地部署
热门推荐
max202011161630的博客
01-29 4万+
DeepSeek 在最新论文中详细介绍了他们通过强化学习（RL）提升大语言模型（LLM）推理能力的创新方法——DeepSeek-R1。这项研究标志着一个重要的进展，即如何通过纯强化学习提升 LLM 解决复杂问题的能力，而不依赖于大量的监督微调。
MiniRAG：1.5B小模型也能用的RAG框架来了，与GPT4效果相差不大
m0_56255097的博客
01-16 992
随着对高效轻量级检索增强生成（RAG）系统的需求日益增长，现有 RAG 框架在部署小型语言模型（SLMs）时面临重大挑战。由于 SLMs 在语义理解和文本处理能力上的局限，当前方法性能大幅下降，阻碍了其在资源受限场景中的广泛应用。为此，我们推出了 MiniRAG，一种专为极简高效设计的新型 RAG 系统。MiniRAG 带来了两项关键技术突破：（1）语义感知的异构图索引机制，将文本块和命名实体统一整合，降低了对复杂语义理解的依赖；（2）轻量级拓扑增强检索方法，利用图结构实现高效知识发现，无需高级语言能力。
deepseek个人知识库
02-02
### DeepSeek 个人知识库使用指南 #### 创建和管理个人知识库 DeepSeek 的个人知识库功能允许用户创建自定义的知识存储空间，以便更好地管理和利用个人信息资源。通过上传文档、网页链接或其他形式的数据到这个...
deepseek 个人知识库
02-05
### DeepSeek 个人知识库使用指南 #### 安装与配置环境 为了能够顺利运行DeepSeek-R1模型，确保已按照官方建议完成必要的前置准备工作[^3]。这通常意味着已经安装了支持该模型运行所需的ollama环境。 #### 部署...
本地Deepseek添加个人知识库(Page Assist/AnythingLLM)
jingzilideniu的博客
02-02 3万+
两种建立知识库，投喂Deepseek的方法 本地Deepseek在Page Assist建立知识库 本地Deepseek在Page Assist建立知识库
本地部署deep seek-R1轻量级1.5b
2401_86263733的博客
02-17 1207
下载地址：https://chatboxai.app/zh （Windows版本）这里以1.5B为例，复制以下命令在ollama上运行，等待安装。安装完成有success标志，接下来测试。本机配置：14核，内存16G。
Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练
m0_71043875的博客
02-14 4103
微调deepseek1.5B模型
DeepSeek-R1模型全解析：从1.5B到671B，硬件需求与适用场景详解
m0_65555479的博客
02-27 2487
DeepSeek-R1的本地化部署并非“参数越高越好”，而是需在性能、成本、场景需求间找到平衡点。个人用户可从1.5B模型入手，通过Ollama快速体验；中小企业推荐14B-32B量化版，兼顾精度与成本；而满血版671B则是国家级项目的“重器”。未来，随着MoE架构和芯片制程的进步，AI本地化门槛将进一步降低，全民智算时代或将触手可及。
2025年用deepseek改命，附保姆教程！
Z987421的博客
02-07 4388
DeepSeek，是一家在2023年7月17日成立的公司所开发的大模型名称。2024年1月5日，他们正式发布DeepSeek LLM，这是深度求索第一个发布的AI大模型。2024年5月7日，他们发布DeepSeek-V2，正式打响中国大模型价格战，当时新发布的 DeepSeek-V2 的API价格只有 GPT-4o 的 2.7%，随后一周时间，国产厂商全部跟进，字节、阿里、百度、腾讯全部降价。
如何使用 DeepSeek 构建私人知识库
m0_56896669的博客
02-07 2923
在数字化时代，构建个人知识库已成为提升工作效率和知识管理能力的重要手段。DeepSeek 作为一款强大的 AI 工具，能够帮助用户快速搭建私人知识库，实现知识的高效管理和智能检索。以下是详细的构建步骤和方法。
deepseek的本地化部署
wangtongtong95的博客
02-10 2063
简单介绍了，通过AnythingLLM实现deepseek本地化部署。
DeepSeek 接入个人知识库，可以封神了！
2401_84033492的博客
02-04 1849
最近秋招发放Offer已高一段落。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，文末加入我们。
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