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DeepSeek V3搭建個人知識庫教程,AnythingLLM+DeepSeekV3

來源:DeepSeek      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/3/26      主題:其他   [加盟]

為什么需要私人AI知識庫為什么需要私人AI知識庫

是不是厭倦了LLM⼀本正經(jīng)的答⾮所問、套話...等低效的信息檢索。

私有知識庫在前AI時代就有⾮常多使⽤場景 ,尤其是企業(yè)內(nèi)部知識、個人知識庫等。結合⼀個優(yōu)秀的 LLM之后 ,能夠讓知識檢索和歸納上升⼀個臺階。

⼩⽩快速搭建個人AI知識庫

個人AI知識庫的⽅案有很多種 ,今天介紹⼀種難度很低且知識檢索效果不錯的⽅案:

AnythingLLM+DeepSeekV3。

• AnythingLLM 是⼀個知識庫管理前端⼯具 ,⽀持上傳知識、 向量化數(shù)據(jù)、 RAG(檢索增強) ⼀條 龍服務 ,⽽且是開源免費的。

• DeepSeekV3(簡稱DS)是幻⽅量化的⼤模型 ,總體評分和Clad ue3.5不相上下 ,⽽且Token⾮常 便宜 ,本次⽅案使⽤DS作為推理模型。

(AnythingLLM還⽀持其他推理模型 ,如GPT、Claude或者ollama運⾏本地開源模型等)

⼀ 、安裝AnythingLLM

1.下載地址:https://anythingllm.com/ ,⽀持windows、 mac、 Linux系統(tǒng)。

2.打開軟件 ,先設置LLM ,這⾥選DeepSeek ,模型選擇chat(也就是新的V3模型) 。API Key可以 去它們官⽹注冊下 ,充值⼏塊錢就夠⽤了。

3.進⼊⼯作區(qū) ,可以在左下角設置按鈕中進⾏基礎配置 ,如: LLM、嵌⼊模型、 向量數(shù)據(jù)庫選擇等 ,新 ⼿可以先保持默認設置。 (這⾥單d提下Embedding模型 ,Embedding是將⾼緯度數(shù)據(jù)嵌⼊低緯度空間⽅便存儲 ,模型性能影 響對后續(xù)知識檢索有挺⼤影響 ,建議可以換成bge-m3 ,這個模型對多語⾔和⻓⽂本都⽀持的不錯 ,需

要本地運⾏Ollama加載這個模 , 由于需要安裝Ollama ,新⼿可以跳過這⼀步)。

⼆ 、上傳⽂檔

1.上點擊⼯作空間的上傳按鈕 ,打開上傳

2.⽀持上傳pdf、csv、⾳頻或者抓取⽹頁內(nèi)容等等。上傳后右鍵加⼊⼯作空間就ok了。




附件:DeepSeek V3搭建個人知識庫教程,AnythingLLM+DeepSeekV3






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