DeepSeek-R1を使った個人知識ベースの構築方法：無料チュートリアル3選
最近、多くの友人から次のような質問を受けています。「DeepSeekを使って、社内の知識に基づいて回答を生成するにはどうすればいいですか？」「DeepSeekを使って、小紅書（小紅書）の人気投稿に基づいてコンテンツを生成するにはどうすればいいですか？」私たちは、AIとローカル情報を組み合わせて、それぞれの作成プロセスにおいて...
最近、多くの友人から次のような質問を受けています。
DeepSeekを活用して、社内の知識に基づいた回答を生成するにはどうすればよいでしょうか？
DeepSeekはどのようにして小紅書の人気投稿に基づいてコンテンツを生成できるのでしょうか？
したいAIローカル情報を使用する場合、セッションを作成するたびにファイルをアップロードする必要があり、ファイルサイズ制限もあるため、非常に面倒です。これを最適化する方法はありますか？
私の答えは、個人的な知識ベースを構築することです！
1. 独自の知識ベースを構築することで、DeepSeekはより優れた、より正確な回答を生成できるようになります。
2. 参照ファイルを頻繁にアップロードすることなく、いつでも追加、削除、更新が可能です。プログラミングの知識は不要で、使い方も簡単です。単純また高効率。
01
個人知識ベースとは何ですか？
個人知識ベースとは何ですか？また、どのように機能するのですか？
DeepSeekを人間の脳に例えるなら、対話は試験であり、DeepSeekの回答は私たちが学習した知識（トレーニングに使用されたデータ）に基づいていると言えるでしょう。
個人の知識ベースは、試験をオープンブック試験に変えるようなものです。知識ベース内で「学習」や「検索」を行うことで、生成される解答の精度が向上します。
例えば、DeepSeek-R1を使用する場合推薦する黒神話：孫悟空関連のアトラクションと『小紅書』の組み合わせ人気のある旅行ガイドの知識ベースを調べたところ、以下の回答が得られました。
回答は知識ベースの資料を参照していただけでなく、コンテンツの構成やレイアウトも類似していたため、生成された回答は基本的にそのまま使用することができた。
この記事では、さまざまな状況におけるニーズを満たすための、個人の知識ベースを構築する3つの方法を紹介します。
1. DeepSeek+をローカル環境にデプロイして知識ベースを構築する
利点: インターネット接続不要、強力なデータプライバシー、完全無料；
欠点：特定の構成要件があり、基本的にDeepSeek-R1のフルパワーバージョンを使用できません。
データプライバシーに関する高い要件を持つ企業に適しています。
2. APIを使用してDeepSeek+を呼び出し、知識ベースを構築する
利点: 便利で、DeepSeek-R1 のフルバージョンをサポートし、使用可能です。大型モデル非常に多く;
デメリット：トークンの消費が必要であり、長期利用には一定の手数料が発生する。
3. ワンストップツールであるDeepSeek+知識ベースを直接利用する。
利点：使用単純DeepSeek-R1のフルバージョンをサポートしており、他のユーザーが共有する知識ベースを利用できます。
デメリット：PC版はローカルファイルのアップロードのみをサポートしています。
初心者ユーザー向けで、ローカル環境へのインストールは不要です。速い個人的な知識ベースを持ち、完全に無料。
02
DeepSeekをローカルにデプロイして知識ベースを構築する
Ollama+AnythingLLM
DeepSeekを使用してローカルで知識ベースを構築するには、OllamとAnythingが必要です。LLM。
Ollamを使ってDeepSeekをダウンロードする必要があります。方法がわからない場合は、DeepSeekをローカル環境にデプロイする方法に関する以前のチュートリアルを参照してください。
DeepSeekのローカル展開チュートリアル。初心者でも簡単に学べます！
DeepSeekをダウンロードした後、システムの環境変数設定にアクセスする必要があります。（手順：マイコンピュータを右クリック - システムの詳細設定）
Windowsのユーザー変数で、「新規」をクリックします。
変数名を入力してください：OLLAMA_HOST
変数値:0.0.0.0:11434
注：知識ベースの設定中およびその後の使用中は、Ollamを実行したままにしておく必要があります。終了しないでください。
誤ってOllamaを閉じてしまった場合は、タスクバーでPowerShellを検索してクリックすると開くことができます。
何でも開けるLLM公式サイトにアクセスし、該当するシステムバージョンを選択してダウンロードしてください。
公式サイトからのダウンロードが遅いと感じる方は、私が用意したインストールパッケージをご利用ください。
得る《AnythingLLMインストールパッケージ QRコードをスキャンしてフォローと返信をしてください。 AnythingLLM
ダウンロード後、すぐにインストールしてください。
次に重要な部分です。それは、自分専用の知識ベースを作成することです！設定アイコンをクリックします。
存在する人工的な知的プロバイダー -LLM設定で、Ollamを...として選択します。LLMプロバイダーは、Ollama Base URLを入力してください。http://0.0.0.0:11434。
その後、画像に示されている場所からローカルのDeepSeekを選択できます。大型モデル右上隅の「保存」をクリックしてください。
次に、ナレッジベースにコンテンツをアップロードできます。
それローカルファイルのアップロードに対応、 またアップロードするウェブリンクを入力してくださいしたがって、要約して理解する文書であれ、オンラインで見つけた有益な情報であれ、それらを利用して知識基盤を充実させることができる。
アップロード後、ファイルはまず左側の一時保存領域に保存されます（すべてのナレッジベースで共有されるため、複数のナレッジベースがある場合は、一時保存領域にフォルダを作成して個別に管理することをお勧めします）。
右側のワークスペースには、ナレッジベースのすべてのコンテンツが含まれており、コンテンツの追加や削除によっていつでも最適化できます。
ダイアログインターフェースでワークスペースを選択すると、DeepSeekはそのワークスペース内のドキュメントの内容に基づいて、より正確な回答を生成します。
03
シリコンベースのフローAPI+Cherry Studio
知識ベースの構築
私のパソコンのスペックが十分でない場合でも、知識ベース付きのDeepSeek-R1のフルバージョンを使用したい場合はどうすればよいでしょうか？
DeepSeek APIを使用して知識ベースを構築できます。知識ベースを構築する際には、埋め込みモデルを選択する必要があります。
私たちはSilicon Flowの公式サイトにアクセスし、「APIキー」をクリックしました。
新しいAPIキーを作成し、「キーをコピー」をクリックして後で使用するようにしてください。
Cherry Studioのウェブサイトにアクセスして、アプリケーションをダウンロードしてください。
インストール後、アプリケーションを開き、左下隅の設定をクリックしてください。
モデルサービスで、シリコンベースのフローを選択し、先ほど作成したキーを入力して、「チェック」をクリックします。
DeepSeek-R1をチェックして、接続が成功したことを示す通知が表示された場合、DeepSeek-R1のフル機能を使って会話ができることを意味します。
これがうまくいかない場合は、ページ上の「管理」をクリックして、DeepSeek-R1モデルを手動で追加する必要があります。
また、埋め込みモデルを設定するために、Silicon Flowの公式サイトに戻る必要があります。
組み込みモデルは、アップロードされたファイルをコンピュータが理解しやすい数値に変換し、ベクトルデータベースに保存します。私たちが質問すると、RAGテクノロジーを使用してデータベースから関連する回答を検索し、最終的に私たちに出力します。
モデルプラザで、[埋め込み]を選択します。
モデル名をコピーするには、ここをクリックしてください。BAAI/bge-m3。
Cherry Studioのインターフェースに戻り、「管理」をクリックします。
埋め込みモデルを追加するには、「+」記号をクリックします。
次に、ナレッジベースに移動して「追加」をクリックします。
知識ベース名を入力し、埋め込みモデルとしてBAを選択してください。AI/bge-m3 をクリックし、「OK」をクリックします。
ファイルアップロードページは、多種多様なファイル形式に対応しています。
ナレッジベース内の検索機能をサポートし、見つかったコンテンツの割合を表示します。これにより、いつでもナレッジベースのコンテンツを簡単に閲覧できます。
ダイアログインターフェースに戻り、下部のダイアログボックスでDeepSeek-R1モデルと先ほど作成したナレッジベースを選択すれば、使用を開始できます。
生成された回答には、引用された内容と、その文書の具体的な情報が最後に表示されます。
04
ima.copilot
R1+ナレッジベースへのワンストップアクセス
もしあなたが全くの初心者で、これまでのローカル環境へのデプロイやAPI呼び出しが複雑だと感じているなら、この最後のツールの方が適しているでしょう。
ima.copilotを使用するワンクリックシンプルなインターフェースと簡単な操作性を備えたナレッジベースを作成する。単純まだ完全に無料。
複数のツールを併用する必要はありません。DeepSeek-R1フルバージョンと直接通信するだけで済みます。
クリックしてナレッジベースを作成します。
知識ベースの名称と説明を入力してください。
クリックしてファイルをアップロードしてください。
ima.copilotの便利な点の1つは、WeChatミニプログラムと互換性があることです。
スマートフォンのWeChat公式アカウントで特に良い記事を見つけた場合、右上隅の「…」をクリックすると、記事を開くための他の方法を選択できます。ワンクリック私の知識ベースに保存してください。
ナレッジベースインターフェースでは、DeepSeek-R1フルバージョンとの会話を直接開始できます。
ima.copilot は最も強力利点は、知識ベースの構築方法を知らなくても、他の人が共有している知識ベースを利用できる点です。
個人的な知識基盤を構築することは、素晴らしい学習習慣です。
良質なコンテンツを見つけたら、それをナレッジベースに追加します。そうすることで…速い文書から核心となるアイデアを抽出することで、情報処理時間を90%削減できます。。
意思断片化された情報を構造化された知識システムに変換する継続的に反復と更新を行う。「最も強力なDeepSeekプラグイン」は、タグと双方向リンクを使用して構築されています。
複雑な手順は一切不要です。コーディングの知識や経験がない人でも、正確なコンテンツを作成できます。、できる速い作成する "AI「垂直分野における専門職の障壁の差異」
これら3つの知識ベース構築方法のうち、どれがあなたに最も適していると思いますか？ぜひ試してみてください！