Galerie de cartes mentales Pourquoi utiliser Deepseek pour construire une base de connaissances personnelle
Ceci est un article sur la façon d'utiliser Deepseek pour construire une base de connaissances personnelle? Le contenu principal de la carte mentale comprend: Description, 3. Scénarios d'application typiques, 2. Techniques et précautions clés, 1. Sélection des méthodes et outils de base.
Modifié à 2025-02-11 14:12:45Ceci est le chapitre 5 du livre de l'enseignant "This Is Auth to Read", qui parle principalement de ces aspects: ① L'importance de la capacité d'apprentissage ②Comment ajouter un contexte à l'information ③Comment distinguer les connaissances et les informations Je ne vous précipite pas pour remettre en question et défier ⑤Comment utiliser des notes collantes pour mettre à niveau votre capacité d'apprentissage ⑥Pour pourquoi chasser les "biens secs" un pseudo-apprentissage?
Afin d'aider tout le monde à utiliser Deepseek plus efficacement, une collection de Mind Map Deepseek Guide a été spécialement compilée! Cette carte mentale résume le contenu principal: liens liés à Yitu, analyse de profil DS, comparaison des routes technologiques Deepseek et ChatGpt, Guide de déploiement du modèle Deepseek et Qwen, comment gagner plus d'argent avec Deepseek, comment jouer Deepseek, Deepseek Scientific Research Applications Mows Inside Attendez, vous permettant de saisir rapidement l'essence de l'interaction AI. Qu'il s'agisse de la création de contenu, de la planification du plan, de la génération de code ou de l'amélioration de l'apprentissage, Deepseek peut vous aider à atteindre deux fois le résultat avec la moitié de l'effort!
Il s'agit d'une carte mentale sur les 30 instructions de niveau d'alimentation de Deepseek.
Ceci est le chapitre 5 du livre de l'enseignant "This Is Auth to Read", qui parle principalement de ces aspects: ① L'importance de la capacité d'apprentissage ②Comment ajouter un contexte à l'information ③Comment distinguer les connaissances et les informations Je ne vous précipite pas pour remettre en question et défier ⑤Comment utiliser des notes collantes pour mettre à niveau votre capacité d'apprentissage ⑥Pour pourquoi chasser les "biens secs" un pseudo-apprentissage?
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Il s'agit d'une carte mentale sur les 30 instructions de niveau d'alimentation de Deepseek.
Pourquoi utiliser Deepseek pour construire une base de connaissances personnelle?
1. Méthodes de base et sélection d'outils
Deepseek construit une base de connaissances personnelle principalement dans les trois solutions traditionnelles suivantes, qui peuvent être sélectionnées en fonction des besoins:
1. Solution de déploiement local (grande confidentialité, support de puissance informatique)
Outils de base: outils de vectorisation du modèle Deepseek-R1 OLLAMA (tels que BGE-M3) Interface visuelle (CherryStudio / AnythingLLM)
étape
Installez Olllama: Téléchargez et installez l'outil pour exécuter des modèles Deepseek localement
Téléchargez le modèle: Installez le modèle Deepseek-R1 via Olllama (les paramètres peuvent être facultatifs 1.5b ou 7b) et téléchargez le modèle intégré BGE-M3:
Déployer l'outil de visualisation: installer CerryStudio ou quoi que ce soit pour télécharger des documents et des questions et réponses interactives
Télécharger les fichiers de base de connaissances: faites glisser des documents locaux (tels que PDF, TXT) dans l'outil, générer automatiquement des index de vecteur et supporter des questions et réponses
Avantages: les données sont entièrement localisées et adaptées au traitement des informations sensibles (telles que les dossiers médicaux, les rapports d'entreprise)
Inconvénients: nécessite un support GPU à configuration plus élevé, et la complexité de déploiement est élevée
2. Solution légère basée sur le cloud (commencez rapidement, seuil bas).
Outil de base: Seta AI Q&A Génération de paires (Doubao / Kimi)
étape
Générez des paires de questions et réponses: utilisez des petits pains à haricots ou des kimi pour analyser les documents (tels que le manuel) pour générer des paires de questions / réponses structurées (pour améliorer l'effet de compréhension du modèle)
Téléchargez sur Secret AI: Enregistrez la paire de questions et réponses en tant que fichier TXT, faites-le glisser dans Secret IA pour générer automatiquement une base de données vectorielle
Q&A interactive: Sélectionnez le mode "pensée profonde" ou "Réponse concise" dans la tour secrète AI, et posez des questions sur la base de la base de connaissances.
Avantages: Aucune puissance de calcul locale n'est requise, adaptée à la construction rapide des bases de connaissances (telles que les notes d'étude, les documents familiaux)
Inconvénients: s'appuyer sur des plates-formes tierces peut présenter des risques de confidentialité des données.
3. Solution de niveau d'entreprise (Open Source Framework Deepseek V3)
Outils de base: MAXKB (Système de base de connaissances open source) API Deepseek V3
étape
Déployer MAXKB: Installez MAXKB sur le serveur, prends en charge le système Ubuntu / CentOS
Connectez-vous à Deepseek: BindEek API Key dans les paramètres MAXKB (inscrivez-vous gratuitement sur le site officiel pour obtenir 5 millions de jetons)
Création d'une base de connaissances: Télécharger des documents et a gardé automatiquement la vectorisation, la prise en charge de la rampe Web et l'importation de fichiers multi-formats.
Avantages: prend en charge le déploiement privatisé et les appels d'API, adaptés à la gestion des connaissances au niveau de l'entreprise (comme le système de service client, une formation interne)
2. Techniques et précautions clés
Prétraitement de documents
L'utilisation de formats de questions-réponses (plutôt que de texte brut) peut améliorer considérablement la précision de la compréhension du modèle
Des documents complexes sont recommandés pour se diviser en fragments de 1000 à 2 000 caractères pour éviter la perte d'informations
Sélection du modèle
Deepseek-R1 est préféré pour les scénarios chinois (optimisation chinoise), et Deepseek-V3 est recommandé en anglais ou en multi-langues (open source et prend en charge le contexte 128k)
Contrôle des coûts
Le petit modèle 1.5b est recommandé dans le déploiement local initial, et au moins 16 Go de mémoire vidéo sont nécessaires pour 7b et plus.
Cloud API appelle un coût aussi bas que 1 yuan / million de jetons, adapté à une requête à haute fréquence
3. Scénarios d'application typiques
Scène Plan recommandé Combinaison d'outils Gestion des documents de confidentialité personnelle Déploiement local Olllama deepseek-r1 tout Base de connaissances d'entreprise Maxkb Deepseek v3 Serveur privé API cloud Construire rapidement des bibliothèques temporaires Tour secrète AI Q&A Génération de paires Beanbao / kimi seita ai
Grâce aux solutions ci-dessus, les utilisateurs peuvent choisir de manière flexible les méthodes de construction en fonction de la sensibilité des données, des conditions de puissance informatique et des scénarios d'application.
illustrer
1. Outil de fabrication de cartes: Mindmaster, fabrication: tasse de thé vide