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本地化部署deepseek+搭建个人知识库，我把我的公众号文章，全部投喂给了AI

智在点滴 · 公众号 · · 2025-02-10 18:13

正文

DeepSeek太惊艳了，现在美国政府、以及美国的AI同行，也都开始表现出了强烈的恐惧，甚至还要打压围剿。

另外，随着国内用户的越来越多，经常会出现不好用的情况，频繁的被系统提醒“服务器繁忙，请稍后再试”。

当然，也有大神写出了自动刷新的脚本。就是当检测到系统爆“服务器繁忙”的字样时，手动点击刷新按钮，触发新的对话请求。

但最终也无济于事，就像我这样，系统自动刷新了9次，也还是被告知“服务器繁忙”

然后，我就做了“本地化部署”。接下来就回归本次主题，进行内容分享。

我做本地化部署，是基于以下2个原因：

1，看能不能解决“服务器繁忙”的问题。

2，把我历史的公众号文章，历史文档，全部扔给AI，试图做一个我的AI分身。

一，下载安装 Cherry Studio

1，直接百度搜索： Cherry Studio，就能找到。

需要下载安装客户端。

2，安装完毕后，我们打开客户端。需要进行一些参数设置

其实也就是配置模型。我用的是deepseek模型。

有一点特别重要，就是api 密钥，这个一定要填写。页面上也给出了如何获取申请api 密钥的路径。

3，创建知识库：

点击左侧的知识库图标，进行添加知识库。

可以看到，这里支持多种途径，来创建知识库。

当然，我把我历史的公众号文章，全部投喂给了AI。

而抓取公众号文章的过程，我用到了RPA机器人，来帮我抓取数据。

我把我搭建的RPA流程，也发出来，供大家参考。

3，最后就可以对话啦：

可以直接在与AI的聊天过程中，就可以调用知识库进行问题回答了。

使用时，需要先选择下面的知识库图标。

它的逻辑是：

先对知识库进行检索。
再把搜索到的结果投喂给deepseek。
AI会进行整理，分析，最终生成答案。

今天的分享就到这里，希望对你有用

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— 完 —

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