DeepSeek联网+个人知识库搭建，解锁属于自己的AI助理

这一篇文章，我们让DeepSeek再一次升级，可以读懂电脑里的Word、PDF、PPT、照片等各种各样的文件，还能让DeepSeek变成我们的私人助理。

这一次我们需要3个工具，分别是：

Anything LLM

DeepSeek-R1

embedding

第一步：下载Anything LLM

下载网址：anythingllm.com/desktop

打开网站后，选择您的系统版本（macOS/Linux/Windows）然后点击下面的“Download”按钮。

第二步：本地部署DeepSeek

本地部署DeepSeek-R1大模型

注意：部署完毕后，请不要下载WebUI。

这一次我们需要部署两个模型，第一个是DeepSeek-R1（上一篇文章），另一个是embedding。embedding是用来把用户输入的文字变成电脑能看懂的语言。

安装embedding终端命令：

ollama pull nomic-embed-text

最后提示success代表安装成功。

第三步：配置Anything LLM

打开AnythingLLM，看到如下页面，点击Get Started。

在下一个页面，选择“Ollama”，点击后，选择“DeepSeek-r1”

完成后，一直点击右边的箭头进入下一个页面，会有两个其他页面，一律点击箭头跳过，在这个页面给自己的工作区起一个名字。

完成后，点击箭头。

来到主页面后，点击左下角的小扳手。

点击后，把Display Language设为Chinese。

现在我们可以尝试返回主页面，在左侧，您可以看到您刚才创建的工作区的名字。点击那个名字，来到一个聊天页面。现在在聊天框中输入问题，DeepSeek-R1就可以在下面给出回复。

第四步：启用DeepSeek联网搜索功能（不是强制性）

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我们再次点击左下角的小扳手，选择“代理技能”。

打开后，选择“Web Search“。点击后，把右侧的开关打开。

点击下方的“Please male a salection”，选择”DuckDuck Go“

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最后，点击屏幕右上角的Save。

第五步：开启知识库

还是打开左下角的小齿轮，在左边这一栏选择“Embedder首选项”然后将潜入引擎提供商选择为Ollama（需要在搜索框中搜索）。在下面的Your loaded models中选择nomic，就是我们刚才下载的。

完成后，我们点击右上方的“保存更改”。

最后，就是数据投喂了。

返回到聊天页面，把鼠标拖到知识库的栏上，右边有一个上传按钮，点击上传按钮后，即可上传需要对AI说的信息。

来到这个页面，上传信息。上传完毕后，勾选文件，点击“Move to Workspace”

完成后，文件会在右边出现。

现在，我们可以去聊天区域看看能不能正常使用。

第六步：开始使用

在聊天框中输入问题，AI会从知识库中回复。

知识库可以正常运转。

扩展功能

我们还可以点击聊天框中的订书钉按钮，可以直接上传电脑里的Word、PDF、PPT等多种文件，还能根据文件进行回答。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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