DeepSeek:RAG本地知识库搭建实战,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

快速上手!LLaMa-Factory最新微调实践,轻松实现专属大模型 近日,源2.0开源大模型与LLaMA-Factory框架完成全面适配,用户通过LLaMA-Factory,即可快捷、高效地对不同参数规模的源2.0基础模型进行全量微调及高效微调,轻松实现专属大模型。 阅读详情

本文来自“DeepSeek+RAG本地知识库搭建实战”,DeepSeek与检索增强生成(RAG)技术的结合,为搭建本地知识库提供了强大的技术支持。DeepSeek+RAG本地知识库技术是一种结合深度求索(DeepSeek)大模型与检索增强生成(RAG)技术的创新方案,旨在构建高效、智能的本地化知识库系统。

‌DeepSeek大模型‌:DeepSeek是一款具备强大自然语言处理能力的大模型,能够理解和生成自然语言文本,为知识库的构建提供智能支持。

‌RAG技术‌:RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术通过结合信息检索和文本生成,使模型能够在生成文本时参考和引用外部知识库中的信息,从而增强生成的准确性和相关性。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向?备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料?别再浪费时间啦!2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕,从学习路线到面试真题,从工具教程到行业报告,一站式覆盖你的所有需求,现在全部免费分享!

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例?大模型电子书?这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI:

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

在这里插入图片描述

  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!

1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:

3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

img

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

img

L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

img
四、资料领取:全套内容免费抱走,学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型,还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势,这份资料都能满足你!
现在只需按照提示操作,就能免费领取:

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口?别犹豫,这份免费资料就是你的 “起跑线”!

保姆级教程:用RAGFlow从零搭建本地知识库,并实现精准检索(附Python代码) 本文提供了一份详细的RAGFlow实战指南,帮助用户从零搭建本地知识库并实现精准检索。通过Docker部署、PDF文档处理、高级配置技巧和检索API优化等步骤,结合Python代码示例,全面提升知识库的构建效率和检索精度。特别适合需要处理技术文档的开发者和团队。 阅读详情

相关推荐

LLaMA-Factory可视化界面微调chatglm2;LoRA训练微调模型 简单案例

lore模型训练 参考:https://github.com/huggingface/peft。

weixin_42357472的博客 7797

一文读懂RAGFlow:从 0 到 1教你搭建RAG知识库

RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构,其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型(如Transformer、GPT系列)相结合,从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库,又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块:数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息,而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。

python12345_的博客 8024

用Seurat和ComplexHeatmap绘制单细胞marker基因热图:从数据处理到可视化全流程

本文详细介绍了使用Seurat和ComplexHeatmap绘制单细胞marker基因热图的全流程,涵盖从数据处理、基因筛选、平均表达矩阵计算到高级可视化与注释添加。重点解析了如何利用ComplexHeatmap生成发表级热图,并整合热词信息,解决单细胞数据可视化中的常见问题,提升科研图表质量。

weixin_29048775的博客 530

RAGFlow:基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

在对 RAGFlow 的探索中,我们可以清晰地看到其在RAG(Retrieval-Augmented Generation)领域中的重要地位和显著优势。RAGFlow作为一款下一代开源RAG引擎,不仅在问答对话方面表现出色,还具备高级内容生成的能力,例如长文生成等。这使得RAGFlow能够为用户提供更为全面和深入的服务,满足不同场景下的需求,尤其在企业级应用中发挥着重要作用。

FrenzyTechAI的博客 4万+

基于STM32的智能交通灯管理系统设计

本项目基于STM32微控制器设计了一个智能交通灯管理系统,通过多个传感器模块实现对交通灯的智能化控制。项目涉及硬件电路设计、传感器数据采集和逻辑控制实现,适用于城市交通路口或小区路口。该基于STM32的智能交通灯系统通过超声波传感器实现了流量监测,结合LED和蜂鸣器实现了自动交通信号控制,适用于城市或社区路口。基于STM32CubeMX生成的框架,编写红绿灯切换、流量监测和蜂鸣器控制的代码。以下为主循环,通过不断读取传感器数据,结合交通灯和蜂鸣器模块实现智能交通灯控制。

2401_88410555的博客 2063

VS Code配合Prettier自动格式化代码

每次修改 .prettierrc.cjs 配置文件后,如果发现保存代码时格式化没有生效,可能是 VS Code 插件缓存未及时刷新。建议此时重启 VS Code,确保新的配置被正确加载并生效。

分享技术,分享经验 7423

DeepSeek-R1 + RAG搭建本地知识库,建议收藏!

利用DeepSeek-R1与RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术可以快速搭建本地知识库。为确保本地知识库的高效搭建,需先准备DeepSeek-R1模型、相关文档/数据集及部署工具(如Ollama), 随后安装Ollama并部署DeepSeek-R1 ,同时选择并配置文本嵌入模型,最后收集/整理文档并确保其唯一标识符和文本内容, 利用文本嵌入模型转换文档为向量以构建快速检索的索引。检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,R

2401_85373691的博客 2990

本地部署开源视频会议解决方案 Jitsi Meet 并实现外网访问

Jitsi Meet 是一款基于 WebRTC 技术的开源视频会议解决方案,它允许用户通过互联网进行高质量的视频通话、语音通话和文本聊天,非常适合用于在线教育、远程办公、团队协作等场景。本文将详细介绍如何利用 Docker 在本地部署 Jitsi Meet 并结合路由侠实现外网访问本地部署的 Jitsi Meet。

lyxnwct的博客 1946

DeepSeek+RAGFlow,搭建本地知识库!大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

有没有一种既能用 DeepSeek,又不用担心数据泄露的方法?当然有!今天就带大家搞定 DeepSeek + RAGFlow 本地知识库!

瓦罗兰特顶级C位的博客 1146

自动驾驶模拟器:基于 Python + Carla,在家也能训练一个“L4 级”自动驾驶 AI 模型

市面上有很多模拟器(AirSim, LGSVL),但 Carla 是目前学术界和工业界最主流的选择。画质强:基于 UE4,光影、天气(下雨、夕阳)极其逼真,这对训练视觉模型至关重要。API 爽:完全使用 Python 控制,对 AI 工程师极度友好。资产多:内置各种车辆、行人、交通信号灯、城市地图。编写 Python 代码,让车自己在城市里跑,通过摄像头看到路况,自己决定怎么打方向盘。通过 Carla,我们把价值数百万的自动驾驶测试场搬进了电脑。

BUG猿的博客 269

15、分布式查询处理详解

本博文深入探讨了分布式环境下的查询处理与优化技术。从查询处理的基本概念出发,分析了在分布式系统中执行查询所面临的额外挑战,并通过实例比较了不同的执行策略。文章详细介绍了查询优化的组成要素,包括搜索空间、成本模型和搜索策略,同时涵盖了查询处理的多个层次以及数据本地化的核心方法。此外,还讨论了连接排序优化、分布式成本模型以及多种查询优化方法,如静态优化、动态优化和混合优化。最后,提出了自适应查询处理的概念,旨在提高分布式查询的灵活性和效率。通过综合应用这些技术,可以有效提升分布式数据库的查询性能,降低通信和计算

gan8painter的博客 73

快速搭建DeepSeek本地RAG应用,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

本地部署DeepSeek-R1依赖大模型管理底座应用Ollama,可以说是只要是Ollama支持的大模型,那都可以一键安装和部署。

瓦罗兰特顶级C位的博客 778

Swin Transformer注意力计算复杂度为何比全局注意力少那么多?

本文对比分析了Vision Transformer(ViT)和Swin Transformer的计算复杂度。ViT采用全局注意力机制,计算复杂度为4[hwc^2]+2[(hw)^2C],当图像尺寸较大时计算量显著增加。而Swin Transformer采用窗口注意力机制,将图像划分为M×M的窗口(如7×7),计算复杂度降为4[hwc^2]+2[(hw)(M*M)*C]。以224×224图像为例,Swin Transformer的计算量比ViT减少约900倍,大幅节省了计算资源。文章通过矩阵乘法运算详细推导了

人工智能研究所的博客 62

基于Dify的RAG知识库搭建,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

Dify 是一款开源的大模型应用开发平台,旨在帮助开发者快速构建生产级生成式 AI 应用。在Dify 本地化部署中,知识库功能是实现企业级 AI 应用的核心能力。

瓦罗兰特顶级C位的博客 1116

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Ollama+DeepSeek+MaxKB搭建本地知识库,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

我找了一个开源项目MaxKB,是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统。今天主要是记录下如何Windows系统下本地化安装部署MaxKB并配置知识库。

pythonhy的博客 1168

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

从零搭建本地 Dify+RAG 知识库:全流程实战指南​,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

本教程将带你从零实现本地 Dify+RAG 知识库搭建,涵盖环境部署、模型配置、知识库构建、性能优化全流程,即使零基础也能快速上手。

2301_81888214的博客 2550

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

基于DeepSeek+RAGFlow的企业知识库搭建,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

随着大语言模型LLM在各个场景的落地应用,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)成为提升模型实用性和准确性的关键技术。

2301_81888214的博客 1008

DeepSeek+dify 本地知识库:真的太香了,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

群友一直希望我做一个dify的教程,我把去年的dify铲了,重新安装了一遍。 同时基于以前的文章提问,以及群友的问题,我先做一个知识科普,不感兴趣的可以绕过这块。

瓦罗兰特顶级C位的博客 1119

牛啊!本地化搭建DeepSeek+RAGFlow,构建个人知识库,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

最近DeepSeek异常火爆,我也积极的体验,研究它的API和模型,确实很Nice,搞私活真的很香,搭建个人的知识库也很爽!

2301_81888214的博客 1133

使用AI本地软件结合在线大模型API构建本地个人知识库,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

这样原始数据不流出本地,在本地硬件资源不够的情况下,就不要本地部署大模型啦,直接使用网上的大模型API服务即可。

Y525698136的博客 1869

从零搭建 RAGFlow 本地知识库搭建教程,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

以下是根据RAGFlow官方文档整理的本地知识库搭建教程笔记,分步骤说明如何部署和使用RAGFlow

瓦罗兰特顶级C位的博客 2727

RAG本地知识库搭建,从入门到精通!DeepSeek实战教程,看这篇就够了!

本文来自“DeepSeek+RAG本地知识库搭建实战”,DeepSeek与检索增强生成(RAG)技术的结合,为搭建本地知识库提供了强大的技术支持。DeepSeek+RAG本地知识库技术是一种结合深度求索(DeepSeek)大模型与检索增强生成(RAG)技术的创新方案,旨在构建高效、智能的本地化知识库系统。

weixin_58753619的博客 1014

企业本地知识库的搭建选型方案,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

企业知识库的建立,可以有效的将信息/知识积累保存下来,并有利于加快企业内部信息和知识的流通,实现组织内部知识的共享。

Y525698136的博客 1201
上一篇: 手把手教你完全本地化部署本地知识库(基于RAGFlow + DeepSeek [+ Ollama])
下一篇: 【完全本地部署】DeepSeek模型+RAG技术构建本地知识库,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!
Llama-Turbo
博客等级 码龄4年 9901粉丝 2022原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值