前言你想过和自己聊天吗你想通过对话的方式读一本书或看一篇几万字的论文吗如果你有以下需求之一1. 想将自己积累了很久的笔记整合起来方便自己分析。2. 想建立自己的素材库。3. 你或你的孩子想通过对话聊天的方式学习新知识。那么建议你跟着这篇教程赶紧搭建一套个人知识库来快速检自己想要的信息。主流的个人知识库软件有 AnythingLLM、Dify、Cherry Studio、MaxKB 等。产品Github 关注数使用方式知识库说明官网地址Dify64.7kweb支持 Notion、Web 站点、文件(每个文件不超过 15MB)https://dify.ai/zhAnythingLLM35.3k桌面版或 web支持 Web 站点、文件https://anythingllm.com/Cherry Studio9.5k桌面版支持 Web 站点、文件https://cherry-ai.com/其中 AnythingLLM 功能强大但 Dify 和 Cherry Studio 对中国用户更友好这里我用 AnythingLLM 为例说下如何搭建个人知识库。AnythingLLM 演示成果为方便理解这里先看个很简单的演示成果。AnythingLLM 搭建个人知识库安装 AnythingLLMAnythingLLM 提供了桌面版和 Docker 等几种安装方式其中桌面版的安装简单Docker 安装的功能会更丰富一些。我把这两种方式都说下。1、安装 AnythingLLM 桌面浏览器打开官网 https://anythingllm.com/ 点击Download for desktop 下载。你也可以根据自己电脑的操作系统复制下面地址下载1. 苹果系统https://cdn.anythingllm.com/latest/AnythingLLMDesktop-Silicon.dmg2. Windows: https://cdn.anythingllm.com/latest/AnythingLLMDesktop.exe3. Linux执行 curl -fsSL https://cdn.anythingllm.com/latest/installer.sh | sh 下载安装。下载完成后点击安装包一路安装就行。安装完成后点击 AnythingLLM 图标启动服务。2、Docker 安装 AnythingLLMDocker 安装的 anythingllm 有些自己独有的配置如自定义头像等功能Docker 的安装过程如下在终端执行如下命令拉取镜像docker pull mintplexlabs/anythingllm拉取完成后就启动实例了对于 macOS 和 Linux 系统用户而言执行如下命令启动 Docker 容器export STORAGE_LOCATION$HOME/anythingllm\ mkdir-p $STORAGE_LOCATION\ touch$STORAGE_LOCATION/.env\ docker run-d-p3001:3001\--cap-add SYS_ADMIN \-v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \-v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \-e STORAGE_DIR/app/server/storage\ mintplexlabs/anythingllm对于 Windows 用户在 powershell/wsl 中执行如下命令$env:STORAGE_LOCATION$HOME\Documents\anythingllm; If(!(Test-Path $env:STORAGE_LOCATION)){New-Item $env:STORAGE_LOCATION-ItemType Directory}; If(!(Test-Path$env:STORAGE_LOCATION\.env)){New-Item$env:STORAGE_LOCATION\.env-ItemType File}; docker run-d-p3001:3001--cap-add SYS_ADMIN -v$env:STORAGE_LOCATION:/app/server/storage-v$env:STORAGE_LOCATION\.env:/app/server/.env-e STORAGE_DIR/app/server/storage mintplexlabs/anythingllm;执行成功后在浏览器中打开 localhost:3001 使用 AnythingLLM。如果有如下报错docker: Error response from daemon: Mounts denied:The path /Users/maming/software/anythingllm/.env is not shared from the host and is not known to Docker.You can configure shared paths from Docker - Preferences… - Resources - File Sharing.See https://docs.docker.com/desktop/settings/mac/#file-sharing for more info.则打开 Docker 桌面版点击设置 - Resources - File sharing - 添加目录 - Apply restart 后再重新执行 Docker 命令启动 AnythingLLM。配置 AnythingLLM初次打开 AnythingLLM 时欢迎页面如下图点击 “Get started”在 LLM Preference 中根据自己的需求配置大语言模型。以 DeepSeek 为例点击选择 DeepSeek 后然后去 https://platform.deepseek.com/api_keys 点击创建 API key复制 key 粘贴到下图的 API key 输入框中再选择对话模型为 deepseek-reasoner即 R1。由于 DeepSeek 官网 API 太卡所以这里我以硅基流动作为默认配置如果你不知道怎么操作的话可以参考此文来创建硅基流动的 Key。如果想使用硅基流动的服务则需要选择 Generic OpenAI各选项值如下1. Base URLhttps://api.siliconflow.cn/v12. API Key需要你在 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 中创建一个 key3. Chat Model Name如果是 DeepSeek R1 的话则为 deepseek-ai/DeepSeek-R1。你也可以在模型广场 https://cloud.siliconflow.cn/models 中查看其他模型名称。4. Token context windowDeepSeek R1 上下文长度最大为 64k所以这里直接写 65536。5. Max Tokens查看硅基流动文档知deepseek-ai/DeepSeek-R1 最大 token 为 8192。配置完成后点击向右箭头的按钮进入下一步。配置邮件地和用途继续下一步。然后配置工作区名称比如我就叫 workspace点击下一步完成配置。进入主页面后我们再进行一些通用设置如修改主题色修改展示语言为中文。配置完成后点击自己的工作区就可以开始对话啦。创建知识库接下来我们看看如何配置个人知识库建议是根据不同的功能创建不同的工作区如我们可以为生活、写作、读书等创建不同的工作区。_注本部分即上面视频演示的部分。_点击新工作区输入工作区名比如我取名为“DeepSeek 教练”用于帮助我们学习 DeepSeek 知识。接着点击上传按钮上传文件。然后上传我们的学习知识PDF 以现在很火热的清华大学《DeepSeek从入门到精通》为例点击上传就可以了。网址以 https://qileq.com/404/ 、 https://qileq.com/408/ 为例点击 “Fetch website” 就行了。然后选中所有文档点击 “Move to Workspace”将文档移动到工作区。点击Save and Embed等待数据向量化完成。回到聊天区域我们问个之前说过的一个好用的模板“Deepseek 有什么好用的聊天模板吗”诶他的回答就是我们在之前的文章中说的。末尾还会显示引用来源是不是很好用这里举了个简单例子帮我们测试整个流程在实际使用的话你可以将论文、课本、文章、英文资料等等都上传到自己的工作区然后针对性的提问这样能大大的提升效果使用 Agent 功能AnythingLLM 还支持 Agent 功能比如联网搜索、生成图表等我们需要在设置的“代理技能”中开启这些功能然后点击保存就行了。对于联网搜索功能而言还需要我们指定搜索引擎图简单的话就使用 DuckDuckGo无需额外配置配置好后点击保存按钮。如果想要更准确的结果则使用 Google 或 Bing这两者需要申请 API Key其中 Google 每天有 100 次的免费查询额度Bing 每个月有 1000 次免费查询额度。在使用时需要我们指定对应的 agent 才会生效不过我在使用时发现并不好用。AnythingLLM 还对 Agent 做了些技能扩展点击设置 - Community Hub - Explore Trending 可查看这些扩展。如生成 Google 和 Outlook 的日历事件。还可以增加更多斜线 / 命令。如我们将 /flashcards 加入工作区后只需要执行 /flashcards 即会根据工作区内容生成 flashcard这种命令对学习英语还是蛮有用的。同样的将 /translate 加入工作区后只需要执行 /translate 即可翻译内容。小结就我的使用经验来看AnythingLLM 的功能还是很丰富的但软件偶尔会有些 bug整体还是蛮好用的。你想过和自己聊天吗最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】DeepSeek全套安装部署资料大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】