如何使用DeepSeek-R1搭建个人知识库，3个免费教程

最近经常有朋友问：

如何让 DeepSeek 结合企业内部知识生成回答？

如何让 DeepSeek 根据小红书的爆款笔记生成内容？

想让 AI 结合本地信息，每次创建会话都要上传文件，还限制文件大小，太麻烦了，有没有办法优化？

我的回答是：搭建个人知识库！

1. 搭建个人知识库，就能让 DeepSeek 更准确地为你生成回答。

2. 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。

01

什么是个人知识库

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 的回答就是基于我们学过的知识（用于训练的数据）。

个人知识库，相当于把考试变成了开卷考。在知识库内容里"学一学"、"找一找"，生成的回答就更准确。

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之后，它的回答是这样的：

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。

这篇文章，教大家搭建个人知识库的三种方式，满足不同场景下的需求：

1.本地部署DeepSeek+搭建知识库

优点：无需联网，数据隐私性强，完全免费；

缺点：对配置有一定要求，基本上用不了 DeepSeek-R1 满血版；

适合对数据隐私需求较高的企业；

2.API调用DeepSeek+搭建知识库

优点：方便，支持 DeepSeek-R1 满血版，可用的大模型非常多；

缺点：需要消耗 Tokens，长期使用会产生一定费用；

3.直接使用DeepSeek+知识库一站式工具

优点：使用简单，支持 DeepSeek-R1 满血版，可以使用其他人共享的知识库；

缺点：PC 端仅支持上传本地文件；

适合小白用户，不需要本地部署，就能快速拥有一个个人知识库，而且完全免费。

02

本地部署DeepSeek搭建知识库

Ollama+AnythingLLM

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，不会的同学可以参考前面本地部署 DeepSeek 的教程。

DeepSeek本地部署保姆级教程，0基础有手就会！

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 Windows 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。

注意：搭建知识库以及后续使用时，都需要保持 Ollama 处于运行状态，不要退出！！

如果不小心关闭了 Ollama，可以在任务栏搜索 PowerShell，单击打开。

打开 AnythingLLM 官网，选择对应的系统版本进行下载。

官网下载比较慢的朋友，也可以直接用我打包好的安装包。

下载完成后直接安装。

接下来就是创建个人知识库的重点了！我们点开设置图标。

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。

就可以在图示位置选择本地的 DeepSeek 大模型，点击右上角的保存。

返回首页，点击 + 新工作区。

接下来就可以在知识库里上传内容了。

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

上传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，可以随时新增或删减来优化它。

在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。

03

硅基流动API+Cherry Studio

搭建知识库

个人配置不够，但又想用 DeepSeek-R1 满血版 + 知识库，怎么办呢？

可以通过 API 调用 DeepSeek，再搭建知识库。在搭建知识库的时候，还需要选择嵌入模型。

我们来到硅基流动的官网，点击 API 密钥。

新建 API 密钥，单击复制密钥备用。

打开 Cherry Studio 官网，下载应用。

安装完成后进入应用，点击左下角的设置。

在模型服务里选择硅基流动，输入刚才新建的密钥，点击检查。

检查一下 DeepSeek-R1，弹出连接成功的提醒，就说明可以正常使用 DeepSeek-R1 满血版对话了。

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。

我们还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。当我们向它提问时，它就会通过 RAG 技术，在数据库中搜索相关答案，最终输出给我们。

在模型广场，选择嵌入。

点击复制模型名称：BAAI/bge-m3。

回到 Cherry Studio 界面，点击管理。

点击 + 号，添加嵌入模型。

然后进入知识库，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。

上传文件的页面支持的文件形式非常多。

支持在知识库内搜索，并且会显示内容占比，方便我们随时查看知识库的内容。

回到对话界面，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。

04

ima.copilot

一站式使用R1+知识库

如果你是零基础，觉得前面的本地部署、API 调用看起来还是比较复杂，那么最后这个工具就更适合你。

用 ima.copilot 一键创建知识库，界面简洁，操作简单，还完全免费。

不需要多种工具搭配使用，直接对话 DeepSeek-R1 满血版。

我们需要下载 ima.copilot 的客户端。打开后，点击首页的知识库。

点击创建知识库。

输入知识库名称和描述。

点击上传文件。

ima.copilot 很方便的一点是，它可以和小程序端通用。

当我在手机上看到一篇特别好的公众号文章时，可以点击右上角的"…”选择更多打开方式，一键存入我的知识库。

在知识库界面，我们可以直接和 DeepSeek-R1 满血版开始对话。

ima.copilot 最强大的地方在于，就算你不懂得搭建知识库，也可以使用别人共享给你的知识库。

搭建个人知识库是一个非常棒的学习习惯。

我们平常看到好的内容，放入知识库，它能快速提取文档核心观点，节省 90% 的信息整理时间。

将碎片信息转化为结构化知识体系，不断迭代更新，通过标签、双向链接构建"DeepSeek 最强外挂"。

不需要复杂指令，不懂代码、零基础也能生成精准的内容，可以快速打造"AI + 垂直领域"的差异化专业壁垒。

这三种搭建知识库的方法，你觉得哪种更适合你呢？赶快用起来吧！

本文涉及的所有工具：

Ollama：Ollama

AnythingLLM：AnythingLLM – 开源的全栈 AI 客户端，支持本地部署和API集成

SiliconFlow：SiliconFlow

Cherry Studio：/posts/cherry-studio

ima.copilot：ima.copilot

原文链接：DeepSeek最强外挂！用知识库给AI喂数据，让它更懂你