我写作AI教程的原则不是站在自己的专业方向(程序员方向)来写,而是站在所有行业人群的方向,以网页操作或客户端操作为主,零代码零基础就能玩转所有AI工具。
你们无需担心自己不会编程,只需你们看得懂中文,借助我写的AI教程,跟着我一步一步操作网页或操作客户端,就能玩转所有AI工具。
98%博主分享搭建知识库都是一个大坑
现在抖音、头条、公众号、小红书等自媒体账号,为了追求流量间接卖课,都在以DeepSeek搭建私人知识库为卖点,吸引大家关注加群,最后收割大家的金钱。
先不说割不割韭菜,以我的专业知识来分析,他们分享的教程给到大部分人,95%都搭建不起来,为何会这样?本地部署DeepSeek本身就不是一件简单的事情。
首先,硬件问题。想要DeepSeek流畅地运行起来,显卡、CPU、GPU等名词,大部分人都一头雾水,哪里知道自己的电脑配置是什么。
其次,终端问题。很多博主都会在教程中让大家安装诸如Ollama之类的工具库,打开终端,执行命令,科学上网等。我想大部分人连终端都不知道是什么,更别说使用终端安装这些工具库了,遇到下载失败还有解决各种网络问题,无疑是坑上加坑。
最后,容量问题。想要私人知识库能够实现快速检索,必须安装一些能够实现内容知识向量化的文本嵌入模型,这个估计99%的普通人都不知道是什么。安装体积庞大的AI训练模型,就必须给电脑磁盘留出足够大的空间,不然如何训练模型以及让模型给你解决问题。
能够给读者惊喜,一直都是我的特色。我探讨出来的解决方案,第一无需理会刚才说到的硬件问题、终端问题和容量问题,第二全程网页操作与客户端操作,第三完全免费且快速安全。
还未在本地配置好DeepSeek,赶紧跟着上篇文章《DeepSeek被围攻,3分钟教你免费快速安全地部署本地DeepSeek》部署好相关的配置。
硅基流动是一个专业的AI模型网站,收集了一些免费开源的AI模型。
打开硅基流动官网[1],点击Log in,进入模型页面。
建议使用谷歌邮箱或手机号码登录,如果没有谷歌邮箱,可以在公众号后台点击“关于我-笔者微信”了解注册方式。
使用谷歌邮箱登录进去之后,点击左侧菜单栏的API密钥,点击新建API密钥,输入密钥名称,点击新建密钥,创建一个硅基流动的API Key,创建成功之后点击复制密钥。
打开CherryStudio,点击左下角的设置按钮,选择硅基流动,把刚才创建好的API Key复制进去,打开右上角的开关按钮。
返回硅基流动,击左侧菜单栏的模型广场,选择嵌入,点击BAAI/bge-m3,把这个模型名称BAAI/bge-m3复制下来。
滚动到底部,点击添加,打开配置弹窗,在模型ID的输入框中输入BAAI/bge-m3,就会自动补充其余信息,最后点击添加模型。
打开CherryStudio,点击菜单栏的知识库按钮,点击添加,输入知识库名称,选择刚才配置好的BAAI/bge-m3,点击确认。
这时可以把你所有的知识内容全部上传上去,例如工作文档、工作报告、工作总结、面试简历、链接、截图、病例、电子书PDF等等各种杂七杂八内容,只要文件格式是文本、图像、链接、PDF等都能上传。
这时刚才引用的文本嵌入模型就会把你上传的所有资料进行知识向量化,这时一种非常智能的内容检索拓扑算法,大家无需理会底层原理。
点击菜单栏的聊天按钮,点击添加助手,输入助手名称,点击新建。
在点击顶部工具栏的模型选框,选择之前配置好的deepseek-r1-distill-llama-70b。
我的知识库是上传了很多关于CSS技术的内容,可以像我这样,在聊天输入框中输入:请根据知识库的内容,看看CSS如何模拟真实的进度条?,点击知识库,选择你自己配置好的知识库,然后就能看到DeepSeek根据你的知识库来回答你的的问题了~
另外,DeepSeek还能根据你的知识库来思考与推理出知识库不存在的答案,这些答案都是基于你的知识库中的内容进行深度求索,思考与推理出来的,这正是DeepSeek R1模型的厉害之处。
简单来说,如果你上传的所有内容,都是你自己脑子中的知识以及自己写出来的文字,那么DeepSeek就能深度学习你的思维,最后并把这种思维用来解决你接下来问的问题。
好一个现实版钢铁侠的AI管家贾维斯,借助AI把自己的思维复制进去,再借助AI用自己的思维解决问题。
PS:有些人可能会问怎么我玩不出这种效果?那是因为你的知识库不够庞大。。。。。。
花了近一个月深度使用DeepSeek,我已经为自己在本地创建了多个私人知识库,包括工作知识库、专利知识库、写作知识库和自媒体知识库。
我把自己出来工作近10年的资料(90%都是自己创作的)全部整理好并上传上去(多达20多个GB),已经初步具备出这种复制思维的回答效果,DeepSeek给出来的答案基本上都能复制粘贴。
当然这只是我在探索AI工具时的一些经验与体验,后续肯定还会发掘出更多玩法,感谢大家读到最后,希望你能一键三连,关注我,就是关注AI技术的最新动态~
文章来自微信公众号 “ IQ前端 “,作者 JowayYoung
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI