作者：老 K 有读
相信这段时间大家已经被国产 AI 大模型 DeepSeek 的新闻刷屏了。自 2024 年 12 月 26 日 DeepSeek-V3 上线并开源，以及 2025 年 1 月 20 日 DeepSeek-R1 发布以来，DeepSeek 凭借其低成本、高性能的特点，迅速成为大家关注的焦点，各种玩法层出不穷，各种收费教程满天飞。那么对于喜欢读书的小伙伴们我们应该怎么样来利用好这个工具加持自己呢？
这里我重点给大家介绍 如何打造一个属于自己的个人知识库。
我综合考虑了和比较了目前网上推荐的几种生成个人知识库的方法，从上手容易度，使用方便性，数据搜索整理的效果综合分析 有 3 种方式推荐给大家。
01
第一个 得到 GET 笔记 （已接入 DeepSeek 满血版）
没错，就是罗振宇在 2024 年跨年演讲中推荐的这款 APP，我下载试用了一下，那时候还没有个人知识库的功能，所以只是用来收集一些公众号的好文章 但最近 APP 升级了，网页端和 APP 端都有了个人知识库的功能，我试用下来感觉还真不错。
1. 先说下日常笔记的收集
比如我在浏览某个网站或者微信公众号时 看到某篇文章比较有价值想收藏下来，那么可以这样操作
点击右上角的三个点 选择【更多打开方式】再选择 Get 笔记 文章的链接就会 AI 读取并整理后保存。你也可以选择复制链接后在 get 笔记里保存。
重新回到 APP 或者打开 get 笔记网页。可以看到刚才保存的文章已经同步过来了 在 APP 里如果你向 AI 提问，AI 就可以参考你这篇笔记进行回答了。
get 笔记可以添加的链接不仅仅是公众号文章，也可以是网页链接，新闻文章，B 站视频 相对于其他在线知识库来说，更加开放 而且支持多端同步 比较方便。
2. 在说如何创建知识库
我们点击网页上的知识库 创建一个新的知识库 现在可以免费创建 3 个知识库 每个知识库是 2G 的大小
可以把之前的笔记都添加到知识库里，这里我们上传 2 本书到知识库里，可以上传 PDF 格式，word 格式，ppt 格式等 一定是要文字版格式的 不要上传扫描版的 （因为向量数据库要对文字进行分词所以不支持扫描版图书）
从聊斋志异这本 epub 的图书目录来看 快刀 是这本书里的第 17 个故事 （排除掉版权信息）
那么我们问一下 AI，看它是不是从这本书里提取的资料 从结果来看，AI 的参考来源的确是从书里得到的，而且有 DS 的加持，它智能的分析出快刀是这本书里第 17 个故事 也归纳总结了这个故事的大概内容。
02
第二个 秘塔搜索 www.metaso.cn
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从首页可以看到，秘塔搜索目前已经接入了满血版的 DeepSeek
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这里简单科普一下什么叫满血版 DeepSeek 根据其训练参数的大小分成了很多版本 比如 1.5b 7b 8b 一直到 671b 这里 b 代表亿参数 参数越多模型表现越好 但对性能要求也越高 满血版 DeepSeek（BF16）仅加载就需要 1342GB 显存 所有现在网上很多教程说什么本地部署其实都是忽悠小白的 你部署一个像弱智一样的 1.5b 参数模型有意义吗 （当然你要是企业内部为了避免隐私泄露而部署满血版的我觉得还是可以的，个人完全没有必要）
继续说如何在秘塔搜索里创建知识库 点击左侧的【专题】
可以看到系统默认有 学习 和工作 两个专题 你可以在创建另外的专题
点击【学习】专题 现在我们上传一本书 等待图书向量化完成后 即可
但这里你要注意 上传文档 是要消费额度的 默认是 5000 额度 上传 1M 需要 10 点 那么 5000 点可以传 500M 的文档 消费完以后需要充值的
上传完成后 我也问它同样的一个问题
从结果来看，似乎并不准确，不如得到 get 笔记的搜索结果
03
第三个 本地知识库软件 Cherry Studio https://cherry-ai.com/
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这不仅是一个对话客户端 也是一个本地知识库软件 如果你觉得有隐私或者空间的考虑那么可以采用本地知识库的方式
1）首先，你需要获取一个 deepseek 的 API 因为 deepseek 的持续火爆，官网服务响应非常卡顿，后来一家名为硅基流动的服务商联合华为，在基于华为服务器上构建了满血版的 deepseek 并限时免费开放给大家使用
2）点击此处 https://cloud.siliconflow.cn/i/MiG6WKdj 注册硅基流动 就可以获取免费的价值 14 元的 2000 万 token 使用
登录网址并注册后 点击左边的 API 密钥
再点击【新建 API 密钥】并点击复制 等会会用到
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3）现在，打开 Cherry Studio 按下面顺序 配置 API
记得点击检查，测试下 API 是否可以正常访问。
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API 地址：https://api.siliconflow.cn
点击 管理 按钮 添加 deepseek-ai/DeepSeek-R1 深度推理模型
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4）然后再 点击 嵌入 选择向量模型 前面 3 个都可以 配置一个向量模型：BAAI/bge-m3。如果希望搜索的精准度更高，可以选择 Pro/BAAI/bge-m3。
嵌入模型的主要作用是将本地文件的内容转换成有意义的数字，存储到向量数据库中。
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配置好以后会是这样
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5）然后创建知识库 点击右侧的知识库 选择嵌入模型后点击确定
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知识库建好以后，就可以上传图书了 建议使用 docx 或者 pdf 不要使用扫描版图书 上传的图书会首先进行向量化 向量化完成以后这本书的内容就进入知识库了
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6）测试使用，这一步添加助手，并选择刚配置的 满血 R1 模型。
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7）在聊天窗口里 记得要选中下面的知识库
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还是问它 快刀在聊斋志异是第几个故事 从它的深度思考的过程来看 非常准确的读取了知识库里的图书。
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总结一下：
个人推荐：get 笔记 多端同步 6G 空间 DeepSeek 加持 如果作为日常记录和分析感觉够用了
如果你想构建一个大型的本地知识库来进行文档的分析和归纳，可以采用 Cherry Studio
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