当前位置: 首页 > news >正文

Deepseek搭建智能体个人知识库

Deepseek搭建智能体&个人知识库

你是否曾梦想拥有一个7x24小时在线、精通你所有专业领域、并能秒速解读你私密资料的AI助手?现在,通过 ​​DeepSeek​​ 的开源模型,这一切变得触手可及!

在本篇博客中,我将手把手带你完成一个 ​​高度个性化的智能体(AI Agent) + 个人知识库系统​​的搭建全过程。使用 DeepSeek 强大的语言理解和推理能力,结合向量数据库技术,你可以:

📚 ​​构建私有知识库​​:一键导入文档(txt/pdf/word/ppt/excel…),实现​​毫秒级内容搜索与知识归集​​
💡 ​​训练专属智能体​​:基于你上传的资料,回答​​精准、专业、有上下文​​的问题
🧠 ​​媲美专家级顾问​​:法律、金融、编程、医学…任何你关心的领域,都可“私人订制”
🖥️ ​​支持多种部署方式​​:从本地端到云端部署,支持LangChain/LlamaIndex等框架接入
💰 ​​完全免费开源​​:利用 Deepseek-R1 高性能开源模型,打造零成本的专属知识助手
无论你是​​程序员、研究者、内容创作者,或是单纯的知识管理爱好者​​,这篇博客都将提供​​清晰的流程、代码实例及避坑指南​​,助你轻松进入AI+知识管理的新时代。

​​👉 立刻探索如何用 DeepSeek 打造属于你的超级大脑吧!​

image-20250709121154340

智能体案例1:自动定航班

image-20250709121002163

林间疗愈室

image-20250709121040953

图片识别

image-20250709121225415

豆包内嵌的各种智能体。

image-20250709121305023

工作流,当前创建智能体的主流方式。

image-20250709121404889

image-20250709121419790

image-20250709121459928

image-20250709121529479

image-20250709121546394

重点关注下字节推出的coze。

image-20250709121619090

image-20250709121715714

image-20250709121737680

image-20250709121758952

image-20250709121815787

image-20250709121911398

image-20250709122013752

image-20250709122028838

image-20250709122044064

image-20250709122107701

image-20250709122125366

image-20250709122143511

image-20250709122156980

image-20250709122220240

image-20250709122307233

image-20250709122324496

image-20250709122350684

image-20250709122405916

image-20250709122421608

image-20250709122526293

image-20250709122559472

image-20250709122630212

image-20250709122658092

image-20250709122719119

image-20250709122919577

image-20250709123012381

image-20250709123059385

下载好了

image-20250709123314180

设置中配一下密钥和服务。

image-20250709123613226

image-20250709123719621

image-20250709123839610

需要关注下面两个嵌入模型。知识库需要用到。

image-20250709123945327

在cherry-studio中,选择这两个模型。

image-20250709124145504

还有重排序模型。

image-20250709124803579

配置下知识库。

image-20250709125003945

把自己的笔记啊,网站啊什么,都可以传上来。

image-20250709130012950

我们可以基于知识库来进行搜索。

image-20250709130125440

image-20250709130248127

我们在提问时,就可以选择自己的知识库了。

image-20250709130424511

这样在回答问题时,就会基于你的知识库咯。

image-20250709130543117

接下来,我们了解下,怎么通过ima这个软件来搭建自己的个人知识库。

image-20250709130638690

image-20250709130755233

可以创建知识库,还可以发现别人的知识库。

image-20250709131035200

可以设置自己知识库的权限,进行社交分享。

可以输入一个链接。

image-20250709132650079

在内嵌浏览器中访问,并且保存到知识库中。

image-20250709132730203

总结下搭建个人数据库的过程(了解)

image-20250709133034386

image-20250709133222428

image-20250709133312556

image-20250709133603399

image-20250709133655083

image-20250709133740072

image-20250709133904793

image-20250709133959492

可以直接让deepseek帮忙生成一个提示词。

image-20250709134330638

稍微改下用下。

image-20250709134734168

可以将樊登老师读过的书的文稿,导入成为知识库,这样你的智能体就很智能了。

image-20250709135016566

还可以在豆包,百度文心,腾讯元器,讯飞中快速创建一个智能体。

真的很简单。

image-20250709140656720

接下来,创建高阶智能体。

这才是展现下技术的时候。

image-20250709141819513

image-20250709142850824

装一下插件。

image-20250709155556761

配置下api key。怎么配置?先到硅基流动选择模型,如下图复制模型名字,粘贴拷贝。

image-20250709162300679

点击API文档,看看它的文档。找到BaseURL

image-20250709161944052

API Key我们就不再赘述。

我们接下来配置Cline。

image-20250709162101528

那么Cline究竟高阶在哪里?

image-20250709164511543

把权限给够,下面都勾选上,开始测试下Cline。

image-20250709164203077

同时,去高德开发者平台注册个账号。

https://console.amap.com/

新建一个应用。

image-20250709165731411

添加一个key。

image-20250709165826105

代码就自己生成了。

image-20250709170302083

运行下,是不是很棒。

image-20250709170350292

再来一个案例。

image-20250709170502785

image-20250709172004354

image-20250709174846677

可以在提示词库中选择模板。

image-20250709175328687

用ai帮你模板,手工改改。

然后点击提示词优化。

image-20250709181413403

在右边展示框可以交互测试,我们发现不能上传文件。那就增加相关的插件。注意,不要贪多,选择合适的插件就可以。

image-20250709182923509

你自己调试下,可以了就发布。

image-20250709190433868

关于coze智能体,这篇文章顶多带你入个门。想要深入学习?我后面会专门写一个专栏。结合实战案例来一一实现。

image-20250709190722460

Dify立e足于国外的市场,使用的都是国外的模型等。和coze立足于国内市场刚好互补。

image-20250709190835479

image-20250709191002550

image-20250709191452785

都差不多。

image-20250709191800287

http://www.lryc.cn/news/583595.html

相关文章:

  • yolo8实现目标检测
  • 操作系统核心技术剖析:从Android驱动模型到鸿蒙微内核的国产化实践
  • Day 56
  • EPLAN 电气制图(六):结构盒与设备管理器核心概念(基础知识选看)
  • Linux操作系统之进程间通信:管道概念
  • EF提高性能(查询禁用追踪)(关闭延迟加载)
  • 神经网络初步学习3——数据与损失
  • 如何选择时序数据库:关键因素与实用指南
  • HCIP(综合实验)
  • 备受期待的 MMORPG 游戏《侍魂R》移动端现已上线 Sui
  • 【教程】基于GNN的药物相互作用网络中的链接预测
  • 200nl2sql
  • 安全管理协议(SMP):配对流程、密钥生成与防中间人攻击——蓝牙面试核心考点精解
  • python 在运行时没有加载修改后的版本
  • 自动驾驶决策与规划
  • 华为动态路由配置
  • 【Linux | 网络】socket编程 - 使用UDP实现服务端向客户端提供简单的服务
  • 分库分表之实战-sharding-JDBC水平分库+分表后:查询与删除操作实战
  • Android Notification 通过增加addAction 跳转回Service重新执行逻辑
  • 海信IP501H_GK6323处理器免拆卡刷包和线刷救砖包_当贝纯净版
  • LLM 在预测下一个词的时候是怎么计算向量的,说明详细过程
  • 数据库技术体系及场景选型方案
  • RNN及其变体的概念和案例
  • 数据一致性解决方案总结
  • 软件发布的完整流程梳理
  • brainstorm MEG处理流程
  • 【科研绘图系列】R语言绘制解剖图
  • 【leetcode】2235. 两整数相加
  • 本地Qwen中医问诊小程序系统开发
  • softmax