【背景】

表友问：看到全网都在热议自己构建个人知识库，自己也想尝试，但本身对电脑也不是太熟悉，对这些各种应用与配置又不懂。虽然网上也有很多手把教的教程与指南，整个安装配置仍是麻烦。有没有一款针对电脑小白简单一点，打开就能即用的AI知识库？

**【方案】**豆包的本地知识库。

A、官方介绍。

1、支持指定本地文件构建专属知识库，并依托本地模型及算力进行 AI 问答。

2、所有运算及文件处理均在本地闭环完成，无论是上传的文件，还是对话交流的内容，都不会有数据流向云端。

B、下载地址。

https://www.doubao.com/download/desktop

C、搭建本地知识库。

步骤	图例	说明
1		**安装豆包桌面版。**注意：1、默认安装路径可调整。2、选有大空间的磁盘。（红色框部分可优化安装路径）3、优先选择安装在固态磁盘上。
2		1、安装完成后的初始状态。2、选择**【本地文件问答应用】**。
3
4		1、 安装完整个模型（约为7GB)，整个豆包应用占磁盘空间9GB左右。2、安装完成后会提示“本地模型已准备就绪”，到了这一步就表示整个本地知识库部署完毕。
5		1、只需上传文件即可。2、目前只支持：PDF、TXT、DOCX、XLSX、 PPTX、MD这六类文件类型。3、如果是早期的DOC\XLS\PPT文档识别不了，请先转换一下文件格式即可。
6		1、随机上传一份文档。2、确认【完成配置并启用。】3、操作完成，会有对应的成功提示。
7		**更新文档操作：**1、选择步骤2。2、再不断重复【选择文件】
8		**知识问答操作：**1、选择步骤6，操作【发起对话】即可知识问答。

D、总结

1、配置简单，简略了大模型的安装与大模型适配及参数设定，要提前留够安装所在磁盘的可用空间（至少10GB空间以上）。

2、如果您会安装APP，参照1-6步骤就一定能够快速上手构建一个属于自己的本地AI知识库。

3、免费产品，功能有限但满足个人知识库的应用需求；

4、本地化运行，对硬件配置有要求。亲测在RTX3060 12G 显卡下，推理与检索非常流畅。

5、如果需要更新大模型及删除本地模型，均可在此作业。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】