マインドマップギャラリー DeepSeekを使用して、個人の知識ベースを構築します
これは、DeepSeekを使用して個人の知識ベースを構築することに関するマインドマップです。
2025-02-11 11:27:52 に編集されましたルミ:精神的な目覚めの10次元。あなたが自分自身を探すのをやめるとき、あなたが探しているのはあなたを探しているので、あなたは宇宙全体を見つけるでしょう。あなたが毎日忍耐することは何でもあなたの精神の深みへの扉を開くことができます。沈黙の中で、私は秘密の領域に滑り込み、私は私の周りの魔法を観察するためにすべてを楽しんだが、何の騒ぎをしなかった。翼で生まれたときに、なぜcraいるのが好きですか?魂には独自の耳があり、心が理解できないことを聞くことができます。すべてへの答えを内向きに求めてください、宇宙のすべてがあなたの中にあります。恋人たちはどこかで会うことはなく、この世界には別れもありません。傷は光があなたの心に入るところです。
慢性心不全は、心拍数の速度の問題だけではありません!これは、心筋収縮と拡張期機能の減少によって引き起こされ、それが不十分な心拍出量につながり、肺循環の鬱血と全身循環のうっ血を引き起こします。原因、誘導、補償メカニズムまで、心不全の病態生理学的プロセスは複雑で多様です。浮腫を制御し、心臓の前面と後負荷を減らし、心臓の快適機能を改善し、基本的な原因を予防し、治療することにより、この課題に効果的に対応できます。心不全とマスタリング予防と治療戦略のメカニズムと臨床的症状を理解することによってのみ、心臓の健康をよりよく保護できます。
虚血再灌流損傷は、臓器や組織が血液供給を回復すると、細胞機能と代謝障害、構造的損傷が悪化する現象です。その主なメカニズムには、フリーラジカル生成の増加、カルシウム過負荷、および微小血管および白血球の役割が含まれます。心臓と脳は一般的な損傷した臓器であり、心筋の代謝と超微細構造の変化、心機能の低下などの変化として現れます。予防と制御の測定には、フリーラジカルの除去、カルシウム過負荷の減少、代謝の改善、低温、低温、低圧などの再灌流条件の制御が含まれます。これらのメカニズムを理解することは、効果的な治療オプションの開発に役立ち、虚血性損傷を軽減するのに役立ちます。
ルミ:精神的な目覚めの10次元。あなたが自分自身を探すのをやめるとき、あなたが探しているのはあなたを探しているので、あなたは宇宙全体を見つけるでしょう。あなたが毎日忍耐することは何でもあなたの精神の深みへの扉を開くことができます。沈黙の中で、私は秘密の領域に滑り込み、私は私の周りの魔法を観察するためにすべてを楽しんだが、何の騒ぎをしなかった。翼で生まれたときに、なぜcraいるのが好きですか?魂には独自の耳があり、心が理解できないことを聞くことができます。すべてへの答えを内向きに求めてください、宇宙のすべてがあなたの中にあります。恋人たちはどこかで会うことはなく、この世界には別れもありません。傷は光があなたの心に入るところです。
慢性心不全は、心拍数の速度の問題だけではありません!これは、心筋収縮と拡張期機能の減少によって引き起こされ、それが不十分な心拍出量につながり、肺循環の鬱血と全身循環のうっ血を引き起こします。原因、誘導、補償メカニズムまで、心不全の病態生理学的プロセスは複雑で多様です。浮腫を制御し、心臓の前面と後負荷を減らし、心臓の快適機能を改善し、基本的な原因を予防し、治療することにより、この課題に効果的に対応できます。心不全とマスタリング予防と治療戦略のメカニズムと臨床的症状を理解することによってのみ、心臓の健康をよりよく保護できます。
虚血再灌流損傷は、臓器や組織が血液供給を回復すると、細胞機能と代謝障害、構造的損傷が悪化する現象です。その主なメカニズムには、フリーラジカル生成の増加、カルシウム過負荷、および微小血管および白血球の役割が含まれます。心臓と脳は一般的な損傷した臓器であり、心筋の代謝と超微細構造の変化、心機能の低下などの変化として現れます。予防と制御の測定には、フリーラジカルの除去、カルシウム過負荷の減少、代謝の改善、低温、低温、低圧などの再灌流条件の制御が含まれます。これらのメカニズムを理解することは、効果的な治療オプションの開発に役立ち、虚血性損傷を軽減するのに役立ちます。
DeepSeekを使用して、個人の知識ベースを構築します
準備
コンテンツの準備
マニュアルなど、独自のナレッジベースコンテンツを準備します。
準備
コンテンツの準備
マニュアルなど、独自のナレッジベースコンテンツを準備します。
ツールの準備
Ollamaツールをダウンロードしてインストールします
Ollamaを使用してDeepseekモデルをダウンロードしてインストールし、1.5bまたは7bパラメーターを選択します
組み込みモデルBGE-M3をダウンロードします
AI Visualization Tool CherryStudioをダウンロードしてインストールします
ナレッジベースを作成します
Q&Aを生成します
豆のパンを使用して、指示を分析し、Q&Aを生成できます
ナレッジベースをアップロードします
生成されたQ&AペアをTXTテキストにコピーして貼り付けてから、TXTテキストをシークレットタワーAIにドラッグします
検証知識ベース
ベクトル化が完了するのを待った後、Seita AIを使用して、アップロードされたナレッジベースでQ&Aを実行できます。
知識ベースを使用します
ワークスペースを選択します
独自のワークスペースを選択してください
Q&Aモード
尋ねるとき、あなたは深い思考または簡潔な回答方法を選ぶことができます
ツールの準備
Ollamaツールをダウンロードしてインストールします
ステップ
Ollamaツールをダウンロードしてインストールします
オラマの公式ウェブサイトにアクセスして、ダウンロードしてインストールしてください
DeepSeekモデルをダウンロードしてインストールします
Ollamaを使用してDeepSeekモデルをダウンロードしてインストールしてください。1.5Bまたは7Bパラメーターを選択できます
組み込みモデルBGE-M3をダウンロードします
Ollamaを使用して、組み込みモデルBGE-M3をダウンロードします
AI Visualization Tool CherryStudioをダウンロードしてインストールします
Cherry-AIの公式ウェブサイトにアクセスして、ダウンロードしてインストールしてください
ナレッジベースをアップロードします
ナレッジベースファイルをCherryStudioにアップロードします
オラマをセットアップします
オラマをチェリーシュトゥディオインターフェースに設定し、モデルをdeepseekとbge-m3をロードします
ダイアログインターフェイスを入力します
CherryStudioインターフェイスで、ダイアログインターフェイスを入力し、DeepSeekモデルと知識ベースを選択し、質問する
注意すべきこと
DeepSeekは推論モデルであり、定量的な取引の分野での処理に優れています。
Ollamaを使用してDeepseekモデルをダウンロードしてインストールし、1.5bまたは7bパラメーターを選択します
ステップ
Ollamaをダウンロードしてインストールします
Ollamaはさまざまな大きなモデルをサポートしており、DeepSeekを展開するために必要なツールです。
DeepSeekモデルをダウンロードします
Ollamaの公式Webサイトを入力し、モデルを見つけ、ダウンロードする対応するDeepSeekモデルを選択します
チャットボックスフロントエンド構造
チャットボックスを介して、Webページまたはクライアント操作を実装できるため、DeepSeekを使用するのが便利です
注意すべきこと
モデルが大きいほど、コンピューターメモリ、グラフィックカードなどの構成が高くなります。
DeepSeekを展開した後、実験データなど、開示するのが不便なデータは、大規模なモデルをローカルレベルに展開することで処理できます。そのため、データの漏れを心配する必要はありません。
組み込みモデルBGE-M3をダウンロードします
準備ツール
Ollamaをダウンロードしてインストールします
オラマの公式ウェブサイトにアクセスして、ダウンロードしてインストールしてください
DeepSeekモデルをダウンロードしてインストールします
Ollamaの公式WebサイトでDeepSeekモデルを検索し、コンピューターの構成に従って適切なバージョンを選択して、ダウンロードしてインストールしてください
AI Visualization Tool CherryStudioをダウンロードしてインストールします
Cherrystudioの公式Webサイトにアクセスして、ダウンロードしてインストールしてください
BGE-M3埋め込みモデルをダウンロードします
Ollamaツールを使用して、BGE-M3エンミングモデルをダウンロードします
AI Visualization Tool CherryStudioをダウンロードしてインストールします
準備
ツールをダウンロードしてインストールします
Ollamaツールをダウンロードしてインストールします
Cherrystudioクライアントをダウンロードしてインストールします
登録して構成します
DeepseekapiとSiliconflowを登録します
CherrystudioでAPIキーの構成
ナレッジベースの構築
ナレッジベースファイルを追加します
PDF、DOCX、PPTX、XLSX、TXT、MD、MDXなどのサポートされているファイル形式を追加します。
フォルダーディレクトリ全体を追加すると、サポートされている形式のファイルが自動的に処理されます
URLリンク、サイトマップ、プレーンテキストノートなどの複数のソースからデータを追加します。
ベクトル化が完了するのを待ちます
ディスプレイベクトル化が完了すると、ファイルの処理が完了します
知識ベースを使用します
ナレッジベースを検索します
クエリコンテンツを入力して知識ベースを検索し、関連する結果とマッチングスコアを取得します
検索の精度を向上させます
正確なキーワード選択
マルチキーワードの組み合わせ
ブールオペレーターを使用します
限られた検索範囲
明確な問題ステートメント
カテゴリとタグを利用します
アイテムのトラブルシューティング
検証と調整
ナレッジベースの構築
コンテンツ処理
Bean Bunsを介して、知識ベースの内容を分析し、Q&Aを生成します。
DeepSeekを使用して、個人の知識ベースを構築します
準備
Ollamaなどの必要なツールをダウンロードしてインストールします
ナレッジベースを作成します
DeepSeekを使用してローカルナレッジベースを展開します
知識ベースの内容として、取扱説明書などの必要な情報をアップロードします
Q&Aを生成します
DeepSeekでQ&Aを生成します
DeepSeekのインテリジェントシステムを使用して、情報を理解、分析、生成する
質問を入力すると、DeepSeekが対応する回答を生成します
生成されたQ&AペアをTXTテキストにコピーして貼り付けます
ナレッジベースのコンテンツを準備します
指示などの形である独自のナレッジベースコンテンツを準備してください。
コンテンツ処理
Beanbaoなどのツールを介して知識ベースのコンテンツを分析して、Q&AやQ&Aを生成します
質問と回答の形式は、DeepSeekが知識ベースをよりよく学習し、ベクターデータベースを生成するのに役立ちます
Q&Aをエクスポートします
生成されたQ&AペアをTXTテキストにコピーして貼り付けます
ベクトル化処理
TXTテキストをSeita AIやその他のツールなどのツールにドラッグし、DeepSeekモデルによってベクトル化されています
ベクトル化の時間は、コンテンツのサイズとコンテンツの複雑さ、およびモデルの解析速度に依存します
知識ベースを使用します
ベクトル化が完了した後、Seita AIを使用して、アップロードされたナレッジベースでQ&Aを実行できます。
知識ベースのベクトル化
TXTテキストをシークレットタワーAIにドラッグし、DeepSeekモデルにナレッジベースをベクトル化させます
deepseekapiを登録します
deepseekv3の公式ウェブサイトにアクセスして、アカウントを登録してApikeyを取得します
ナレッジベース管理ツールを選択します
Anythingllmなどの無料ツールを使用して知識ベースを管理できます
Apikeyを構成します
取得したdeepseekv3 apikeyを対応する設定に入力します
ナレッジベースファイルを追加します
ボタンをクリックしてファイルを追加し、サポートされているファイル形式を選択して、システムを開きます。
フォルダーディレクトリ全体を追加することもできます。また、このディレクトリの下でフォーマットをサポートするファイルは自動的に処理されます。
または、URLリンク、サイトマップ、プレーンテキストノートなどの複数のソースからのデータを追加します。
ベクトル化が完了するのを待ちます
ディスプレイベクトル化が完了すると、ファイルの処理が完了します
ナレッジベースから始めましょう
クエリコンテンツを入力することにより、知識ベースを検索し、関連する結果とマッチングスコアを取得できます
検索の精度を向上させます
正確なキーワード選択
マルチキーワードの組み合わせ
ブールオペレーターを使用します
限られた検索範囲
明確な問題ステートメント
カテゴリとタグを利用します
アイテムのトラブルシューティング
検証と調整
知識ベースの使用
Q&A関数
SETA AIで独自のワークスペースを選択し、質問する
個人的な知識ベースを構築します
ステップ
Ollama Tool:https://ollama.comをダウンロードしてインストールします
Ollamaを使用してDeepseekモデルをダウンロードしてインストールします。1.5Bまたは7Bを選択するか、Ollama、Ollamarundeepseek-R1:1.5bの下でDeepSeekを直接実行できます
組み込みモデルBGE-M3:Ollamapullbge-M3をダウンロードします
AI Visualization Tool CherryStudio:https://cherry-ai.com/downloadをダウンロードしてインストールします
知識ベース情報をアップロード:たとえば、「MESマニュアル」
CherryStudioインターフェイスにオラマをセット:モデルDeepSeekとBGE-M3をロード
ダイアログインターフェイスを入力します:DeepSeekモデルを選択し、MESの知識ベースを選択し、質問する
質問してください
質問方法
DeepSeekのインテリジェントな対話機能を通じて:DeepSeekには仮想カスタマーサービス機能があり、複数のラウンドの会話に効果的に対応し、顧客相談の問題を解決できます
質問コンテンツ
知識ベースの情報について:DeepSeekは、大量のテキストデータから重要な情報を抽出し、概要を生成し、市場動向の予測やリスク評価などのインテリジェントな意思決定サポート機能をサポートできます。
深い思考や簡潔な回答方法を選択できます
DeepSeek機能
スマートQ&A
幅広い知識領域をカバーするユーザーから尋ねられるさまざまな質問に答える能力
テキスト生成
ユーザーのニーズに基づいて、高品質の記事、レポート、電子メール、その他のコンテンツを生成できます
データ分析
アップロードされたファイル(テキスト、テーブル、PDFなど)のコンテンツ抽出と分析をサポートします。
多言語サポート
世界中のユーザーのニーズを満たすために複数の言語でテキストを処理する能力
Deepseekの使用方法
基本操作
尋ねたい質問または入力ボックスに生成したいトピックの説明を入力してください
詳細な指示を与えると、DeepSeekはあなたの指示に従って対応するテキストを生成します
あなたは以前の回答に基づいて質問をし続けたり、変更を要求したりすることができます
ディープ思考(R1)
学術研究、戦略分析、複雑な意思決定支援などのシナリオに適した、複数角度仮説控除と因果チェーン分析を実施します。
複雑な問題の場合、それらは段階的に分解され、マルチパーセンティックな比較を提供します。
オンラインで検索します
ニュース追跡、市場動向、緊急分析に適した、ネットワーク全体の最新情報をリアルタイムで取得できます。
動的な更新、今日の株式市場のいくつかの場所の最新のポリシーなどに答えることができます。
個人的な知識ベースを構築します
ツールを選択します
あなたの興味とニーズに応じて、学習を開始するためのdeepseekツールを選択してください
ドキュメントを読んでください
選択したツールの公式ドキュメントを慎重に読んで、その機能、使用法、予防策を理解する
例を試してみてください
ツールの使用に精通するように、例を実行して変更してみてください
高度な学習
機械学習や深い学習などのAI知識の基本を理解する
選択したツールの高度な機能の詳細をご覧ください
実用的なアプリケーション
チャットボットの開発、詩の作成など、興味のあるプロジェクトを選択してください。
学習したdeepseekをプロジェクトに適用します
ローカル展開
ローカルで大きなモデルを展開し、知識ベースをトレーニングすることを検討する場合、それはより難しく、より多くのコンピューティングパワーが必要になる場合があります。
DeepSeekローカル展開
DeepSeek機能
ローカルの展開をサポートし、個人の知識ベースを構築します
あなたはあなたの個人PCに本格的なバージョンほど弱くないAIを展開できます
研究者の大規模な議事録、個人消費データ、医療データなど、ベクトル化されたプライベートファイル。
DeepSeekの展開ステップ
Ollamaツールをダウンロードしてインストールします
Ollamaダウンロードを使用してDeepSeekモデルをインストールします
組み込みモデルBGE-M3をダウンロードします
AI Visualization Tool CherryStudioをダウンロードしてインストールします
ナレッジベースファイルをアップロードします
オラマをチェリーシュトゥディオインターフェースに設定し、モデルをdeepseekとbge-m3をロードします
Cherrystudioインターフェイスで、ダイアログインターフェイスを入力し、DeepSeekモデルを選択し、知識ベースを選択して、質問する
Deepseekの利点
生産効率を向上させるAIツールは喜んで支払います
代わりに、ライフスタイルは無料の交通迂回になる傾向があります
ゲームノートブックはコンピューティングパワーノートブックで、DeepSeekのローカル展開に適しています
説明します
マップ製造ツール:マインドマスター、製造:空のティーカップ