从零开始建立 DeepSeek 知识库 的技术指南

DeepSeek 知识库 是通过 RAG（检索增强生成） 技术，将 DeepSeek 的大模型推理能力与你的私有文档（如 PDF、代码库、SOP）结合，实现基于特定垂直领域数据的精准问答。

本文大纲

• 📥 数据清洗与预处理：提升“投喂”数据的质量

• 🛠️ 工具链选型：Dify、AnythingLLM 与私有化部署

• ⚙️ 核心配置对接：连接 DeepSeek API 或本地 Ollama 实例

• 🧪 索引与效果验证：分段、向量化与检索测试

1. 数据清洗与预处理 📥

RAG 的效果很大程度上取决于输入文本的纯净度。

• 格式转化：建议将 PDF、Word 优先转化为 Markdown 格式。Markdown 的层级结构（# 标题）有助于模型理解文档逻辑。

• 去除杂质：手动或通过脚本剔除文档中的页眉、页脚、重复的广告链接及乱码。

• 语义完整性：确保每个知识点在物理空间上是连续的。

2. 工具链选型：选择你的载体 🛠️

根据你的技术背景和部署环境，主要有以下两种路径：

• Dify 部署命令示例（基于 Docker）：

  git clone https://github.com/langgenius/dify.git

  cd dify/docker && docker-compose up -d

  默认访问地址：http://localhost:80

3. 核心配置对接 ⚙️

无论使用哪种工具，都需要将 DeepSeek 作为“推理大脑”接入。

• 在线 API 模式：

  • Provider: OpenAI-compatible (或直接选择 DeepSeek)

  • Base URL: https://api.deepseek.com

  • API Key: 填入你的 sk-xxx

• 本地私有化模式（Ollama）：

  • Endpoint: http://localhost:11434

  • Model: deepseek-r1:7b 或 deepseek-v3

4. 索引与效果验证 🧪

这是将文本转化为 AI 可理解的“坐标”的过程。

• 分段策略 (Chunking)：建议设置块大小为 500 - 800 Token，重叠（Overlap）比例设为 10% - 15%。

• 向量模型 (Embedding)：推荐使用 BGE-M3 或 nomic-embed-text。这些模型负责将文本转化为向量并存入向量数据库（如 ChromaDB 或 Milvus）。

• 检索模式：初步建议使用 “混合检索（Hybrid Search）”，结合向量相似度与全文关键词搜索，以提高专有名词的命中率。

总结

建立 DeepSeek 知识库的核心逻辑是：通过 Dify 或 实在Agent 等载体，将经过清洗的 私有文档 向量化存储，并在用户提问时，通过 语义搜索 抓取最相关的片段投喂给 DeepSeek API 进行总结回答。

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