AI助力,小白也能快速搭建知识库 | 欣姐100天AI实践日记07

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作者：微信文章
“你一看文档就能做出来，你肯定行！”昨晚9点多，跑步回家后，想起朋友在电话里对我说的话。朋友下班后打电话说：“刚发你一个飞书文档，可以在本地布置Deepseek、通过硅基流动和Cherry Studio建立知识库和大模型集合，还能创建智能体”。听到知识库，我眼睛亮了“知识库可是俺们脑力工作者管理知识的重要工具和资源！”。我顿时来了兴趣。

我边和朋友通话，边打开文档，快速上下扫了文档目录，7大步，20多小步，要在8个软件间来回穿梭……“看起来很难啊，恐怕最低要3天以上……“”我倒不是担心不会操作文档上的步骤，最怕可能会卡在一些不知道哪里不知道的小问题上，比如内存啊，下载的版本啊，浏览器啊等意外小问题上……而这些“小问题”在文档步骤里不会有说明，若卡住，会拖延……”我说。“是的，我就卡在浏览器上，上周五无法下载一个软件，当时还不知道是浏览器的原因，这周一试着换了浏览器……才成……“朋友说。

到了晚上10点，该睡觉了。我来了兴致，坐在桌前，打开朋友发的文档，打算做点准备工作。 细看，才发现是PC机的操作步骤，与mac的操作系统不同。深夜找人询问恐有打扰，那，先寻求AI的帮助吧！

我截图部分原文档，试探问Kimi：附件中的步骤是安装PC机还是 MacBook Pro？

Kimi：是PC上进行安装 DeepSeek 模型提供的指南。



看到Kimi的答案，我心里觉得有戏。

我又截图，问Kimi：附件中的机型如何按照上面的步骤找到显卡和查看CPU？

kimi告诉了我查CPU和GPU路径。



跟着kimi的答案，我一步一步操作，顺利查到信息。我心里暗赞kimi靠谱！

但登陆ollama下载Deepseek时，如何才能选对版本？我拿不定主意，便截图PC机的安装文件和电脑的信息问kimi：根据3个附件中的所有信息，判断如何MacBook Pro选择，登录ollama安装Deepseek的哪个模型？

kimi经过推理，为我选择了合适的模型。我看了推理的思维链，又进行了交叉信息的验证，觉得可行，就照做了。



但接下来问题又来了，PC安装说明文档里Ollama的安装是在“执行命令”中进行的，这跟mac的操作系统不一样。我又不确定下一步如何做了。

我又截图问kimi：附件是在PC机中安装的步骤，我没听懂，请问若在MacBook Pro中安装Ollama，如何验证安装成功？





kimi给出了答案，但我觉得不清晰。又截图问kimi：附件是在PC机中安装的步骤，我没听懂，请问若在MacBook Pro中打开Ollama网页，如何在电脑中执行这一步，确保成功部署了deepseek-r1 7b？

kimi告诉我打开终端的两种路径。在终端中输入的命令和操作步骤。验证Ollama 安装成功的命令。查看输出，若安装成功，终端会显示模型的下载和加载过程。







我按照kimi给的方法，先找到终端，再把它给的代码拷贝进终端，但中间又出问题了，安装Ollama 的过程中，终端显示内存空间不够，这下我看懂了，我清理了电脑空间，再次输入代码……1分钟后，终端输出最后一个单词“success”时，我真想拍拍kimi的肩膀说：“行啊！哥们儿！”。



看到终端输出最后一个单词“success”时，开心！

AI帮我快速搞懂一些重要的小知识，把PC系统安装文档“翻译”成Mac系统安装步骤，增加了我解决问题的信息。扫清了这些无知的障碍，后面的安装一路畅通。用1个小时，就顺利完成Deepseek本地化部署，通过硅基流动和Cherry Studio建立知识库和大模型集合。



本地部署DeepSeek完成后，问出的第一个问题。开心！



本地部署后的大模型集合







创建了“高客单IP陪跑教练”的智能体

评价与反思

1.遇事不决先问AI，是一种思维方式。AI能迅速帮我扫清一些小知识盲点，若不及时解决，会阻碍事情推进甚至导致放弃。而这些琐碎的小知识盲点，若问有经验的人，常有“杀鸡用牛刀”的顾虑，自己去网上搜，筛选的盲区和时间也是行动阻力点。比如： 我就搞不懂macOS Intel版(x64)和macOS Apple Silicon版(ARM64)有什么区别，要下载哪个？kimi很耐心地解释，我才得以进行下一步。



2.动手实践。AI给的方法很多，耐心一个一个去试（你可以先让AI选一个新手方便上手的方法，但也得试，有时候AI选的并不是最容易上手的简单方法）。试用方法有效，就保存。再问下一步。在过程中，再去慢慢搞懂每一个概念，这可能是超高效的学习路径。

3.克服畏难情绪。这是在使用AI中，你唯一要克服循守旧古板的那一面。文科生或初学者容易被被代码吓住，畏难。我曾经历过这种磨砺，2023年4月，我申请通过斯坦福在线python课程（不用自己搭环境），3个月的课，我靠翻译软件才能读懂英文作业的题干，靠让ChatGPT转换成代码，抄下来，放到程序运行。再一步一步把AI给的代码组装起来。在的ChatGPT帮助下，我完成了95%的python作业，代码很好验证，跑一下就知道真假。

3.新型学习方式是：AI解惑，快速扩大知识，抓重点。然后去B站、知乎等搜视频验证信息。然后动手实践。最后根据自己的主题或知识树的系统知识，找书和找人，深入地学习研究。

4.进一步实践。接下来，我将梳理好知识库，因为知识库word文件只能识别docx格式，格式要转换，尝试寻找批量操作的方法。继续在知乎和B站寻找最新实操学习。后续，我会在此主题下继续实践，并更新文章内容。有朋友在搭建知识库方面有困扰或心得欢迎来交流。

需要操作文档（下图），来“欣姐100天AI破壁记”群，欣姐发你哦。共学AI，专研个人品牌建设，探讨在AI时代的个人活法。