DeepSeek最强外挂！搭建「个人知识库」，让AI更懂你！

写在前面

🤔 什么是 个人知识库 ，它是怎么起作用的呢？

如果把DeepSeek比作我们的大脑，对话就是考试，DeepSeek的回答就是基于它学过的知识（用于训练的数据）做出的回答。而个人知识库的存在，可以 把考试变成开卷考📒 。DeepSeek在知识库内容里“学一学“、“找一找”， 生成的回答更准确、更贴近我们的需求 。

比如，当我让DeepSeek-R1推荐黑神话悟空相关景点，搭配小红书热门旅游攻略✈️的知识库：

根据知识库思考之后，它的回答如下：不仅答复内容参考了知识库资料，就连 内容的结构排版也差不多 ，生成的回答基本可以直接使用。

从上面的例子来看，搭建个人知识库，就可以让DeepSeek更精准地为你生成回答，大幅缩减调整回答所需要的时间🕙。另外，知识库可以 随时增减更新 ，不用频繁上传参考文件， 无需任何代码知识 ，使用起来 简单又高效 。

这篇文章，教大家 「搭建个人知识库的三种方式」 ，满足值友们不同场景下的需求 ，为你的DeepSeek赋能！

本地部署DeepSeek搭建知识库

本地部署DeepSeek搭建知识库，需要用到 Ollama和AnythingLLM 。

我们需要 用Ollama下载DeepSeek ，不会的值友可以参考小值之前发过的 「本地部署DeepSeek教程」 👈。下载好DeepSeek后，进入系统的 「环境变量设置」 。 （路径：右键单击我的电脑-高级系统设置⬇️）

在WIN的用户变量里，点击 「新建」 ： ‍

输入变量名：OLLAMA_HOST； 变量值：0.0.0.0:11434。点击 「确定」 ：

完成上述操作后，打开 「AnythingLLM官网」 ，选择💻对应的系统版本进行下载。

下载完成之后直接安装进入程序。💡接下来就是创建个人知识库的 重点 了！我们需要点开设置图标：

在人工智能提供商-LLM首选项里， 选择Ollama作为LLM提供商 ，在Ollama Base URL里输入「 http://0.0.0.0:11434 」 。接着选择本地已部署好的DeepSeek大模型，点击右上角的「保存」 。

🔙返回首页，点击 「➕新工作区」 。接下来我们就可以在知识库里上传内容啦 。

它 支持上传本地文件，也可以输入网页链接上传 ，所以不管是我们总结内化的文件，还是在网上刷到的有用的信息，都可以用来丰富知识库 。

上传之后的文件会先到左边的 暂存区域 （所有知识库共用，所以在有多个知识库的情况下，最好在暂存区建文件夹分别管理） 。右方工作区就是知识库的全部内容，可以 随时新增或者删减 来优化它。

返回对话界面， 选择工作区 ，DeepSeek就会根据里面的文档内容生成更精确的回答，就可以开始全新体验喽 ！

硅基流动

API+Cherry Studio 搭建知识库

新建API密钥，单击复制密钥备用： ‍

打开Cherry Studio官网，下载应用： ‍

检查后如果弹出 「连接成功」 的提醒，就说明可以正常使用DeepSeek-R1满血版对话啦 。 如果不成功，需要点击页面中的 「管理」 ，手动添加一下DeepSeek-R1模型。

接着，我们需要 回到硅基流动的官网 ，去配置一个 嵌入模型 。 （嵌入模型可以将我们上传的文件转换成计算机容易理解的数字，然后储存到它的向量数据库中。 ）

在模型广场，选择嵌入。⬇️ ‍

💡点击「复制模型名称」：BAAI/bge-m3。

接着，回到 Cherry Studio界面 ，点击「管理」。

点击➕号，添加嵌入模型⬇️：

然后我们进入知识库，点击「添加」 ： ‍

填写知识库名称并 选择嵌入模型为BAAI/bge-m3 ，点击「确定」。

接下来我们就可以开始上传组建个人知识库文件啦，它所支持的文件形式非常多⬇️。

且支持 在知识库内搜索 ，显示内容占比。方便我们随时查看、修改知识库中的内容。

好啦，完成知识库的设置后，我们回到 Cherry Studio 对话界面 ，在最下方的对话框选择 「DeepSeek-R1模型和刚才创建好的知识库」 ，就可以开始使用了 。 （生成的回答会在最后显示引用内容以及具体引用的文档信息。）

ima.copilot

一站式使用R1+知识库

如果你是 0基础