Deepseekは、主に次の3つの主流ソリューションを使用して個人の知識ベースを構築します。これは、ニーズに応じて選択できます。
1。ローカル展開ソリューション(高いプライバシー、コンピューティングパワーサポート)
コアツール:Ollama Deepseek-R1モデルベクトル化ツール(BGE-M3など)ビジュアルインターフェイス(Cherrystudio/Anythllm)
ステップ
オラマのインストール:DeepSeekモデルをローカルに実行するためのツールをダウンロードしてインストールします
モデルのダウンロード:Ollama(パラメーターはオプションの1.5bまたは7b)を介してDeepSeek-R1モデルをインストールし、埋め込みモデルBGE-M3をダウンロードします。
視覚化ツールの展開:ドキュメントとインタラクティブなQ&AのアップロードのためにCherryStudioまたはAnythingllmをインストールする
ナレッジベースファイルをアップロードする:ローカルドキュメント(PDF、TXTなど)をツールにドラッグし、ベクトルインデックスを自動的に生成し、Q&Aをサポートする
利点:データは完全にローカライズされており、機密情報の処理に適しています(医療記録、企業レポートなど)
短所:より高い構成GPUサポートが必要であり、展開の複雑さが高い
2。クラウドベースの軽量ソリューション(すぐに開始、低いしきい値)。
コアツール:SETA AI Q&Aペアジェネレーション(Doubao/Kimi)
ステップ
Q&Aペアの生成:Bean BunsまたはKimiを使用してドキュメント(取扱説明書など)を分析して構造化されたQ&Aペアを生成します(モデル理解効果を改善するため)
SecretAIにアップロード:Q&AペアをTXTファイルとして保存し、SecretAIにドラッグしてVectorデータベースを自動的に生成します
インタラクティブなQ&A:シークレットタワーAIで「ディープ思考」または「簡潔な回答」モードを選択し、知識ベースに基づいて質問します。
利点:知識ベースの個人的な迅速な構築に適したローカルコンピューティングパワーは必要ありません(学習ノート、家族文書など)
短所:サードパーティのプラットフォームに依存すると、データのプライバシーリスクが発生する可能性があります。
3。エンタープライズレベルのソリューション(オープンソースフレームワークDeepSeek V3)
コアツール:MAXKB(オープンソースナレッジベースシステム)DeepSeek V3 API
ステップ
deploy maxkb:maxkbをサーバーにインストールし、ubuntu/centosシステムをサポートします
DeepSeekへの接続:MAXKB設定でDeepSeek APIキーをバインドします(公式Webサイトに登録して500万トークンを入手するために)
ナレッジベースの構築:ドキュメントをアップロードし、自動的にチャンクされたベクトル化、Webページのクロールとマルチフォーマットファイルのインポートをサポートします。
利点:民営化された展開とAPIコールをサポートし、エンタープライズレベルの知識管理に適しています(カスタマーサービスシステム、内部トレーニングなど)