01
AI对于普通人而言相当于是个人能力的放大器。
AI能够给我们赋能到什么程度，完全取决于个人的底层能力。
比如，
你的Office办公水平很高，就可以通过AI写VBA代码、自定义函数等，来提高办公效率。
如果你不具备基本能力，AI写出的VBA代码你都不会用，出现了错误也不知道如何排查，又谈何AI赋能呢？
所以一定要两条腿走路：不断提升你个人的底层能力，然后学会使用AI放大你的个人能力。
02
个人知识库
以学习Office为例，网络上可能有大量的视频图文等学习资料，你自己也做过很多笔记、思维导图、知识卡片等。
但是这些资料都是零散的、非系统的，一方面导致我们在检索、查阅、复习、回顾时非常困难，另一方面无法构建成一个知识体系，无法从整体上系统掌握这些知识，学完即忘。
所以，我们要搭建一个个人知识库，来承载需要学或者学过的知识！
以往要搭建一个知识库是非常困难的，但是现在有了AI的加持，一个人就可以简单便捷地搭建多个丰富强大的知识库。
借助DeepSeek搭建个人知识库有两种方法，
一个是使用API搭建知识库，优势是能用上满血的DeepSeek R1模型，但会存在数据泄露的风险，如果不是涉密数据，就没有问题。
另一种方法是通过本地部署搭建知识库，这样能保护数据安全，但是对本地电脑的算力配置要求比较高。
所以，本期主要介绍如何使用API的方式搭建个人知识库？
03
下载安装樱桃AI平台
https://cherry-ai.com/
Cherry Studio 是一款功能强大、跨平台的 AI 对话客户端，它集成了众多大语言模型，能让用户轻松进行多模型对话、文档处理、代码生成等多种操作。
还可以API接入大模型、创建智能体与个人知识库，为用户带来高效、便捷且个性化的 AI 使用体验。
目前完全免费，直接官网下载安装即可！
类似的工具还有很多，如ChatBox、FastGPT、AnythingLLM等。
04
配置APIKey
打开安装好的Cherry Studio，如下图所示，输入API密钥。
输入后，点击一下【检查】，然后选择DeepSeek-R1模型，确认密钥是否有效。
配置嵌入模型
为了让 AI 能够在本地文档中查找信息，我们需要配置嵌入模型，将文本转换成向量数据。
继续向下滑动，找到并点击【管理】，
点击【嵌入】，在界面中点击+号，将显示的所有嵌入模型都添加进去，
也可以只选择嵌入模型BAAI/bge-m3，或更高精度的 Pro/BAAI/bge-m3。
如果找不到嵌入模型，也可以进入硅基流动网页版的【模型广场】中，找到对应的模型，点击【嵌入】，然后按照上述步骤添加嵌入模型。
05
创建个人知识库
点击Cherry Studio左侧的【知识库】，添加知识库，并选择刚刚配置的嵌入模型，最后点击确定。
接下来就可以在这个知识库中，点击添加文件，上传本地文件，让AI进行自动处理（向量化）。
支持上传支持TXT、DOCX、PPTX、EPUB、PDF、Markdown等格式的文件，
除了添加文件外，还可以添加目录、网址等，很方便。
06
试用个人知识库
比如我上传了一份用Excel做数据分析的EPUB格式的电子书。
①手工搜索知识库，
点击个人创建的知识库，点击知识库最底部的【搜索知识库】，
输入关键字【数据规范性要求】，即可检索知识库内容。
②AI检索知识库，
点击左侧栏【助手】，添加助手，选择DeepSeek R1模型。
或者点击对话框下方的@选择 DeepSeek 模型，最后点击对话框下方的🔍选择你创建的知识库，
然后在对话框中输入提示词：数据规范性的要求有哪些？，
可以看到AI会优先从本地知识库中搜索答案，并给出回复。
给出的结果，非常令我满意，并且做出了总结，完全不用我一页一页翻书查找了。
数据规范性的要求主要包括以下方面：
首行列标题：数据区域的第1行应为列标题 12。
列标题唯一性：列标题名称不可重复 12。
避免空行空列：数据区域中不得包含空行或空列 12。
禁止合并单元格：数据区域内不能有合并单元格 12。
数据类型一致：同一列的数据需为同类型（如全为数值或全为文本） 12。
数据清洁性：单元格数据前后不得存在空格或其他不可见字符 12。
此外，若数据源表频繁变动，可将数据源转换为“超级表”（即结构化引用表），以提高后续数据处理的灵活性 1。
DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。
DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。
DeepSeek的优点
掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。
那么应该如何学习大模型
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
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👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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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。
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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
👉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、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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