Galleria mappe mentale Perché usare DeepSeek per costruire una base di conoscenza personale
Questo è un articolo su come usare DeepSeek per costruire una base di conoscenza personale? Il contenuto principale della mappa mentale include: Descrizione, 3. Scenari tipici dell'applicazione, 2. Tecniche chiave e precauzioni, 1. Selezione di metodi e strumenti fondamentali.
Modificato alle 2025-02-11 14:12:45Questo è il capitolo 5 del libro dell'insegnante Zhao Zhou "Questo è abbastanza da leggere", che parla principalmente di questi aspetti: ① L'importanza dell'abilità di apprendimento ② Come aggiungere contesto alle informazioni ③ Come distinguere la conoscenza e le informazioni Non mi affretta a mettere in discussione e sfidare ⑤Come usare note appiccicose per aggiornare la capacità di apprendimento ⑥ Perché inseguire i "merci secche" uno pseudo-apprendimento?
Per aiutare tutti a usare DeepSeek in modo più efficiente, è stata compilata una raccolta di Map Mind Mind Guide DeepSeek! Questa mappa mentale riassume il contenuto principale: collegamenti correlati a Yitu, analisi del profilo DS, confronto tra rotte tecnologiche DeepSeek e Chatgpt, Guida di distribuzione del modello DeepSeek e Qwen, come fare più soldi con DeepSeek, come giocare a DeepSeek, DeepSeek Scientific Research Application Aspetta, permettendoti di cogliere rapidamente l'essenza dell'interazione AI. Che si tratti di creazione di contenuti, pianificazione del piano, generazione di codice o miglioramento dell'apprendimento, DeepSeek può aiutarti a ottenere il doppio del risultato con metà dello sforzo!
Questa è una mappa mentale sulle 30 istruzioni a livello di alimentazione di DeepSeek.
Questo è il capitolo 5 del libro dell'insegnante Zhao Zhou "Questo è abbastanza da leggere", che parla principalmente di questi aspetti: ① L'importanza dell'abilità di apprendimento ② Come aggiungere contesto alle informazioni ③ Come distinguere la conoscenza e le informazioni Non mi affretta a mettere in discussione e sfidare ⑤Come usare note appiccicose per aggiornare la capacità di apprendimento ⑥ Perché inseguire i "merci secche" uno pseudo-apprendimento?
Per aiutare tutti a usare DeepSeek in modo più efficiente, è stata compilata una raccolta di Map Mind Mind Guide DeepSeek! Questa mappa mentale riassume il contenuto principale: collegamenti correlati a Yitu, analisi del profilo DS, confronto tra rotte tecnologiche DeepSeek e Chatgpt, Guida di distribuzione del modello DeepSeek e Qwen, come fare più soldi con DeepSeek, come giocare a DeepSeek, DeepSeek Scientific Research Application Aspetta, permettendoti di cogliere rapidamente l'essenza dell'interazione AI. Che si tratti di creazione di contenuti, pianificazione del piano, generazione di codice o miglioramento dell'apprendimento, DeepSeek può aiutarti a ottenere il doppio del risultato con metà dello sforzo!
Questa è una mappa mentale sulle 30 istruzioni a livello di alimentazione di DeepSeek.
Perché usare DeepSeek per costruire una base di conoscenza personale?
1. Metodi core e selezione degli strumenti
DeepSeek crea una base di conoscenza personale principalmente nelle seguenti tre soluzioni tradizionali, che possono essere selezionate in base alle esigenze:
1. Soluzione di distribuzione locale (supporto ad alta privacy, potenza di calcolo)
Strumenti core: Ollama DeepSeek-R1 Model Vectorization Strumenti (come BGE-M3) Interfaccia visiva (CherryStudio/Anything lm)
fare un passo
Installa Ollama: scarica e installa lo strumento per l'esecuzione di modelli DeepSeek a livello locale
Scarica il modello: Installa il modello DeepSeek-R1 tramite Ollama (i parametri possono essere opzionali 1.5b o 7b) e scaricare il modello incorporato BGE-M3:
Distribuzione dello strumento di visualizzazione: installare CherryStudio o qualsiasi cosa per caricare documenti e domande e risposte interattive
Carica file di base di conoscenza: trascinare i documenti locali (come PDF, TXT) nello strumento, generare automaticamente indici vettoriali e supporto Q&A
Vantaggi: i dati sono completamente localizzati e adatti per l'elaborazione di informazioni sensibili (come cartelle cliniche, rapporti aziendali)
Svantaggi: richiede un supporto GPU di configurazione più elevato e la complessità di distribuzione è elevata
2. Soluzione leggera basata su cloud (inizia rapidamente, soglia bassa).
Strumento Core: Seta AI Q&A Coppie Generation (Doubao/Kimi)
fare un passo
Genera coppie di domande e risposte: usa i panini di fagioli o kimi per analizzare i documenti (come il manuale) per generare coppie strutturate di domande e risposte (per migliorare l'effetto di comprensione del modello)
Carica su Secret AI: salva la coppia di domande e risposte come file txt, trascinalo in AI segreta per generare automaticamente un database vettoriale
Domande e risposte interattive: selezionare la modalità "DEEP PHINEY" o "Risposta concisa" nell'intelligenza artificiale segreta e porre domande in base alla base di conoscenza.
Vantaggi: non è richiesta alcuna potenza di elaborazione locale, adatta per la costruzione rapida personale di basi di conoscenza (come note di studio, documenti di famiglia)
Svantaggi: fare affidamento su piattaforme di terze parti può comportare rischi per la privacy dei dati.
3. Soluzione a livello aziendale (framework open source DeepSeek V3)
Strumenti core: MaxKB (Sistema di base di conoscenza open source) API DeepSeek V3
fare un passo
Distribuisci maxkb: installa maxkb sul server, supporta il sistema Ubuntu/centos
Connettiti a DeepSeek: Bind DeepSeek API Key in MAXKB Impostas (registrati sul sito ufficiale gratuitamente di ottenere 5 milioni di token)
Costruire una base di conoscenza: caricare documenti e vettorializzazione automatica, supportando la strisciamento Web e l'importazione di file multi-formati.
Vantaggi: supporta la distribuzione privatizzata e le chiamate API, adatte alla gestione delle conoscenze a livello aziendale (come il sistema di assistenza clienti, formazione interna)
2. Tecniche chiave e precauzioni
Preprocessing del documento
L'uso dei formati di domande e risposte (piuttosto che testo normale) può migliorare significativamente la comprensione del modello di precisione
Si consiglia di documenti complessi di dividere in frammenti di 1000-2000 caratteri per evitare la perdita di informazioni
Selezione del modello
DeepSeek-R1 è preferito per gli scenari cinesi (ottimizzazione cinese) e DeepSeek-V3 è raccomandato in inglese o multi-lingua (open source e supporta il contesto 128k)
Controllo dei costi
1,5b è consigliato un piccolo modello nel distribuzione locale iniziale e almeno 16 GB di memoria video sono necessari per 7b e oltre.
Chiamata API Cloud Costo a partire da 1 yuan/milione di token, adatto a query ad alta frequenza
3. Scenari di applicazione tipici
Scena Piano consigliato Combinazione di strumenti Gestione dei documenti sulla privacy personale Distribuzione locale Ollama deepseek-r1 qualsiasi cosa Base di conoscenza aziendale Maxkb Deepseek V3 Cloud API Private Server Crea rapidamente librerie temporanee Secret Tower AI Domande e A Coppia Generazione Beanbao/Kimi Seita AI
Attraverso le soluzioni di cui sopra, gli utenti possono scegliere in modo flessibile metodi di costruzione in base alla sensibilità dei dati, alle condizioni di alimentazione di calcolo e agli scenari delle applicazioni.
illustrare
1. Strumento per la creazione di mappe: Mindmaster, Making: Empty Tea Cup