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还在搭建本地知识库? Cloud Studio DeepSeek 模板已经内置,直接来玩!

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CloudStudio
发布2025-02-13 14:51:04
发布2025-02-13 14:51:04
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文章被收录于专栏:《Cloud Studio》

文章摘要

近期有很多用户询问如何基于 Cloud Studio DeepSeek-R1 模板搭建私有知识库,用于个人上传私有数据进行增强检索、实现 AI 赋能业务升级。但网上的动手教程对于非 IT 人员来讲门槛较高,令粉丝们望而却步。

今天,CloudStudio 在 DeepSeek-R1 CPU 模板中已内置知识库,支持 Open WebUI 和  AnythingLLM 两种模式,无需动手搭建,开箱即可拥有属于自己的私有知识库。

一、什么是知识库

知识库(Knowledge Base)是一个存储和管理知识的系统,通常包含结构化和非结构化的信息,用于帮助用户或系统快速查找和获取相关知识。

你可以把它想象成一个“知识仓库”,里面存放着各种有用的信息,比如文档、常见问题解答(FAQ)、数据库、规则、案例等。

举个栗子

假设你是一名技术客服人员,客户问你一个关于某个产品的问题。

如果你有一个完善的知识库,你可以直接在知识库中搜索相关产品的使用说明或常见问题解答,快速找到答案并回复客户。

如果没有知识库,你可能需要去问同事或查找一堆文档,效率会低很多。

二、为什么要搭建个人知识库

搭建个人知识库不仅能提升工作效率,还能促进持续学习和团队协作,对个人职业发展和团队知识管理具有长远意义。

1. 知识系统化

集中管理:将零散的知识点整合到一个平台,便于查找和使用。

结构化存储:通过分类和标签,使知识更易管理和检索。

2. 提升效率

快速检索:通过搜索功能迅速找到所需信息,减少重复查找时间。

减少重复劳动:避免重复解决相同问题,提升工作效率。

3. 持续学习

积累经验:记录问题和解决方案,形成个人经验库。

知识更新:持续更新知识库,保持技术前沿。

4. 团队协作

知识共享:团队成员可访问知识库,促进经验交流。

减少沟通成本:常见问题和解决方案在知识库中共享,减少重复沟通。

如果想要搭建知识库,这里我们又不得不提到另外一个词—— RAG 。

三、什么是 RAG

RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种让大语言模型(LLM)变得更聪明的方法。

简单来说,它通过给模型提供一个外部的“知识库”,让模型在回答问题时可以“查资料”,从而给出更准确、更相关的答案。

举个栗子

想象一下,大模型就像一个学生,而 RAG 系统就是一本字典。

当学生遇到不懂的问题时,他可以翻开字典查找相关的解释,然后再根据字典里的内容回答问题。

这样,学生不仅能回答得更准确,还能避免“瞎编”答案。

那么,当大模型遇到不懂的问题时,他也可以查字典,也就是 RAG 系统。

四、有了大模型,为什么还需要 RAG ?

1. 大模型的知识有限:大模型的知识主要来自它训练时用的数据,而这些数据是有限的,尤其是企业内部的业务知识或产品信息,模型可能完全不了解。

2.  微调成本高:如果想让大模型学习企业特定的知识,通常需要微调模型,但这不仅成本高,而且效果也不一定好。

3.  幻觉问题:大模型在不熟悉的领域可能会“瞎编”答案,这在企业应用中是不可接受的,尤其是那些需要准确信息的场景。

这里,我先贴出一个 RAG 的运作流程图。

好了,废话不多说,接下来就带大家具体实操了。

五、如何在 Cloud Studio 的 DeepSeek 模板中搭建和使用自己的知识库

步骤1 :进入 Cloud Studio DeepSeek CPU 模板,唤起内置Open-WebUI 或 AnythingLLM 组件

进入网站:

https://ide.cloud.tencent.com/dashboard/

点击任意 DeepSeek CPU模板进入工作空间, 唤起 Open-WebUI 或 AnythingLLM, 即刻拥有完全属于个人的知识库。

相对于本地搭建 RAG 知识库,体验门槛直线降低!

默认唤起 AnythingLLM ( 4001 端口)

在【端口】处也可唤起 Open-WebUI

Open-WebUI 初次使用需要注册账户

步骤 2.1:AnythingLLM 构建知识库

  • 新建【工作区】
  • 上传本地文档并载入工作区(同时也支持网页链接设置)
  • 关掉工作区设置界面即可开启对话

步骤2.2: Open-WebUI 构建知识库

前期设置:点击左下角用户 ICON 【设置】 -【 管理员设置】 -【 文档】 -【 设置模型引擎】

将【语义向量模型引擎】处改为 Ollama ,【语义向量模型】处输入该模板支持的任意规格 deepseek-r1 模型,点击【保存】。

进入左侧【工作空间】,点击【知识库】,点击右侧“+”,即可创建知识库。

上传本地文件或将本地文件拖入行业报告

返回对话窗口,在输入框输入“#”,选择知识库后即可进行对话

最后,我们来看看

以 AnythingLLM 为例,基于我们传入的《微短剧行业深度分析报告》文件,得到的对话答案能够较为精准地提权。

Open WebUI 的输出效果也符合预期,提权精准。

六、 加入 Cloud Studio 自媒体特权计划

我们推出针对为 Cloud Studio 宣传的自媒体特权计划,招募长期合作的内容创作者,创作者将永久被授予 20000 分钟/月的基础版 GPU 使用配额。

20000分钟(333小时) 8+TFlops 算力、16GB+显存 的使用配额!什么概念!

可以系统化地利用 DeepSeek R1 模型实现从模型优化到实际落地的完整闭环。可生成数十万 10 万条营销文案、可提供稳定的高并发实时 API 服务。

心动吗?

还等啥呢?!

快来体验吧!!

1、参与方式

扫码联系工作人员进行登记初审:

2、入选标准

● 拥有自媒体账号,且输出稳定

● 过往具备 Cloud Studio 相关分享经验,且具备干货内容

● 长期使用 Cloud Studio 进行工作、学习

3、希望创作者

1.  在 ide.cloud.tencent.com 平台上使用 DeepSeek 相关模板

  1.  将实践经验以视频或文章的方式发布到任意媒体渠道(包括但不限于B站、抖音、小红书、个人博客等)。实践内容包含但不限于模型推理、创建知识库、构建个人应用等。每月至少分享两次。

注意:我们鼓励原创和真实,请不要抄袭、搬运他人内容。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、什么是知识库
  • 二、为什么要搭建个人知识库
  • 三、什么是 RAG
  • 四、有了大模型,为什么还需要 RAG ?
  • 五、如何在 Cloud Studio 的 DeepSeek 模板中搭建和使用自己的知识库
    • 步骤1 :进入 Cloud Studio DeepSeek CPU 模板,唤起内置Open-WebUI 或 AnythingLLM 组件
    • 进入网站:
    • 步骤 2.1:AnythingLLM 构建知识库
    • 步骤2.2: Open-WebUI 构建知识库
    • 最后,我们来看看
  • 六、 加入 Cloud Studio 自媒体特权计划
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