DeepSeek作为一款性能强劲的AI工具，在信息检索与处理领域具备独特优势。而飞书多维表格凭借其灵活的数据管理与协作能力，成为构建个性化知识库的理想平台。自飞书多维表格接入DeepSeek后，二者的深度合作大幅提升了工作效率。

这个选题是我一直想做却尚未启动的，今天就为大家带来一篇超实用教程——借助DeepSeek与飞书多维表格，打造专属AI知识库，让工作与学习效率实现百倍跃升！本文将手把手指导你搭建个人AI知识库，大家可在此基础上举一反三，创建专属自己的知识库体系。

需要注意的是，飞书多维表格每日访问DeepSeek的额度有限（150次）。如果大家有更高需求，我也会分享接入API的方法（提供免费额度，超额需付费）。话不多说，以创建AI工具知识库为例，直接进入实操环节！

第一步、创建多维表格

打开飞书电脑客户端，登录账号，点击“多维表格”-点击“新建多维表格”。

也可以选择自带的模板去做，我这里新建空白文档。

双击第一列字段标题，修改标题，第一列写入“AI工具”。

第二步、添加deepseek

接着添加deepseek，第二列标题写入“deepseek”。

鼠标移到“探索字段捷径”，找到“deepseek R1（联网）”，点击选中。

第三步、配置deepseek

关联账号这个我们可以先忽略，如果每天额度不够用了再考虑接入API。

重点是关注“输入指令”，我这里输入“根据[AI工具]，介绍这个AI工具的功能，能做什么，应用场景是什么，并提供官网地址”，其中[AI工具]是点击右侧的“引用字段”添加的，就是表格第一列的字段。

接着是“获取更多信息”和“自动更新”，“获取更多信息”指的就是deepseek答案输出中的内容，“思考过程”、“输出结果”、“参考链接”三部分组成，我们可以都点上；“自动更新”意思是指第一列字段主要有变更，deepseek直接就自动更新搜索，我建议不要点，防止浪费每日额度。

点击确定后，弹出提示，因为我们前一列还没输入具体的AI工具，我们这里选择“仅保存配置”。

这样多维表格中deepseek后面就会紧跟着添加多三列，就是前面配置“获取更多信息”中的三个字段内容。

第四步、自动提取信息

接着我们配置提取信息的字段，即从deepseek的结果中提取需要的内容，修改字段名称为“功能”，探索字段捷径那里搜索“信息提取”点击选中，会根据deepseek的结果提取关键内容。

“选择需要提取的字段”中选择“deepseek输出结果”，从输出的结果中提取信息。

“提取信息”写上“功能描述”-“自定义提取要求”写上“100字以内”-“自动更新”点上。

弹出提示，选择“仅保存配置”。

配置“应用场景”：

配置官网地址，点击右侧“+”添加字段，完成配置。

第五步、跑起来吧

最后一步，就是我们让多维表格正式跑起来了。

在“AI工具”字段下面填入具体的内容，比如我们这里填入“即梦”、“可灵”、“扣子空间”、“豆包”等，接着在“deepseek”对应位置点击更新图标，单元格右上角带蓝标说明正在更新，等待更新生成即可。

为了让表格更方便查看，我们可以把前面配置的deepseek三个相关字段进行隐藏，点击“字段配置”-在对应字段把小眼睛闭上。

内容太多还可以去设置行高，看起来更直观一些。

最后，我们就能得到简洁又直观的AI工具知识库了。

以上就是所有的教学内容，这里只是作为演示，还有其他更多的应用，大家都可以去多尝试，比如像我们做AI绘图的，我自己创建的文生图提示词、图片反推提示词，以及老师创建的小红书图文笔记，还可搭建新媒体自动化工作流等等。

像做项目规划、团队任务分配，还是日常的学习计划整理，多维表格都适用的，如果你也有搭建多维表格的需求，但是自己不懂操作，可以给我私信，一起交流进步。

以上就是今天分享的内容啦，是不是很简单，你学会了吗？赶紧去试试吧！

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。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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