用DeepSeek搭建个人知识库，真香！（附完整教程）

今天我们要聊聊如何使用DeepSeeK和AnythingLLM来搭建一个本地的知识库系统。

程序员的生活常常离不开知识管理，今天我就带大家手把手地完成这一过程，确保每个步骤都能顺利进行。

如果你跟我一样，在工作中经常需要快速找到相关资料，建立一个本地的知识库系统可能是一个非常棒的解决方案。

那么，接下来，我们就从头开始，确保你能够按照步骤搭建一个完全属于自己的高效知识库！

1. 准备前提

在我们动手之前，首先要确保你的设备已经成功部署了DeepSeeK。这个工具是我们接下来要用来搭建知识库的基础。

如果你的DeepSeeK已经安装好了，我们就可以进入下一步了。

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为了避免大家到处找资源，我已经把所有需要的软件和工具打包好了，下载链接在这里：

2. 下载和安装AnythingLLM

接下来，我们需要下载并安装AnythingLLM，这个工具会帮助我们将DeepSeeK与本地知识库连接起来。对于Windows和Mac用户的安装流程有所不同，但别担心，我会一步一步地带你走。

对于Windows用户：

1. 先去网盘下载适合你操作系统版本的安装包。
2. 下载后直接运行安装程序，按照提示一步步完成安装。注意，安装过程中可能需要联网下载一些依赖库，记得确保网络畅通。
3. 安装完成后，打开AnythingLLM，你会看到一个非常简洁的界面。

对于Mac用户：

1. 同样，去网盘下载适合Mac系统的安装包。
2. 打开安装包并按照提示进行安装。如果第一次运行时出现授权提示，根据系统提示进行授权。
3. 安装完成后，打开软件，界面同样简单易懂。

完成这些步骤后，你应该会看到一个简洁的工作界面

接下来，我们开始创建一个工作区。

3. 创建工作区

工作区是你管理知识库的核心，所有的文档和资料都会存放在工作区中。

1. 打开AnythingLLM后，点击界面上的“创建工作区”按钮。
2. 给你的工作区起个名字，比如“本地知识库”。
3. 点击确认，工作区就创建好了。整个过程非常简单，不需要复杂的设置。

4. 配置模型

工作区创建完后，接下来我们要把DeepSeeK和AnythingLLM连接起来，这样它们才能顺利配合工作。

• 在AnythingLLM界面左下角，点击“扳手”图标，进入设置页面。

• 在“LLM首选项”中，选择“Ollama”作为对话模型，因为我们之前在本地安装的DeepSeeK使用的就是Ollama。

• 然后，配置DeepSeeK的IP地址。如果你是本地运行DeepSeeK，可以输入http://127.0.0.1:11434（记得加上http://）。

• 保存设置后，返回工作区页面，然后在工作区的模型配置中进行相应调整。

• 配置完成后，你就可以看到所有本地模型，接下来就可以开始进行对话了。

5. 上传知识库文档

接下来是重头戏：上传你的知识库文档。这个步骤非常关键，因为文档的质量决定了模型回答问题的准确性。

• 在工作区界面，点击上传按钮，进入文件管理页面。

• 将本地文档拖到左下角的上传区域，或者输入网页链接，将网页内容同步到临时交换区。

• 上传完成后，选择你需要的文档，点击“Move to Workspace”按钮，将文档移到工作区。

• 然后点击“Save and Embed”按钮，系统会开始解析并存储文档内容。这个过程可能需要一些时间，但不用担心，耐心等待就好。

• 文档解析完成后，你可以在右侧的工作区文件面板中看到已上传的文档。

如果需要上传多个文档，系统会自动处理长文档，将它们切分并存储。

6. 关联文档到会话

为了让DeepSeeK能够根据你的知识库文档回答问题，接下来你需要将这些文档与当前会话关联起来。

1. 在工作区文件面板中，找到你想要关联的文档。
2. 点击文档右侧的“图钉”按钮，将该文档关联到当前会话。
3. 返回到对话页面，现在你可以根据上传的文档内容提问了！

如果你不再需要文档内容参与回答，随时可以取消关联，恢复到默认的对话模式。

7. 开始对话

一切准备就绪后，你可以开始提问了！在对话页面，输入问题，DeepSeeK会根据关联的文档内容进行回答。如果你上传的是专业领域的知识库文档，回答将更加精准。

每次上传新的知识库文件后，记得输入/reset指令，清空当前的对话上下文，这样可以避免新文档影响到之前的对话内容。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
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