本地私有化RAG知识库搭建心得总结

推荐语

面对AI技术浪潮，如何高效搭建本地私有化知识库？本文为你提供实战经验总结。

核心内容：
1. 项目背景与私有部署热潮
2. 知识库搭建的路线选择与应用误区
3. 知识库大模型的适用场景与内容建设策略

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

【项目背景】

2025年2月，国内AI领域迎来现象级事件-DeepSeek突然全网爆红。引发指数级用户增长。面对激增的访问压力，平台服务器多次出现服务中断，"请求失败"的提示界面成为用户高频讨论话题，由此掀起了一场自建AI私有部署的热潮。

历经2个多月的入坑体验，针对Deepseek从小白到环境搭建；RAG（企业与个人）知识库从理论到技术落地；知识应用转化的过程中总结经验。

A、知识库路线选择。

1、将AI做为个人辅助工具且不想（不爱）折腾，在不涉及敏感信息的情况下，建议直接用互联网上的在线AI工具即可。产品开箱即用，简单方便专注应用。

a、本地安装开源免费的知识库应用程序，然后向平台申请API并购买Token。

b、使用互联网大厂开发的AI知识库应用实现个人的AI知识库应用。例如：知乎知识库、豆包本地知识库。

2、如果涉及敏感信息事务处理（例如：合同检查，财务分析，数据分析，知识库等），则建议采用私有化部署。

【总结】：个人普通用户，倾向于豆包本地方案+互联网AI应用；单位组织或家庭多成员及个人高级用户，倾向于本地知识库搭建+互联网AI应用。

B、知识库应用误区。

1、认为私有化部署的本地知识库（大模型）可以从互联网上直接获取信息，把知识库当成百度用。

2、寄希望于AI的“智能”，认为只要将相关的资料不做任何整理直接原样导入，就可以借助AI大模型得到想要的结果内容，这恰是AI大模型魔幻的开始。

3、想让知识库具备聪明大脑，目前仍需人工干预。首先要人工进行资料源的整理（例如规则排版，去除无效格式与内容，去除错误的信息），进而得到干净的数据信息源。

C、知识库大模型的适用场景。

1、将同类型的资料全部上传，然后通过会话形式快速获取相关答案。

2、通过大量同类的资料，就某一个问题（或事项）借助AI大模型进行推理分析，帮助（或训练）自己构建全面且系统化的思维模型。

3、通过知识库不断更新知识与梳理经验，形成【提炼-学习-实践-总结】的良性闭环，构建个人在职场最深的护城河。

D、专注于内容建设。

1、知识库的信息反馈质量核心源于当下的知识“投喂”。

2、知识库的内容需要不断持续整理，知识经验的总结会随着时间不断变化，倒逼自己不断更新并掌握知识经验。

3、关于资料的整理可以借助AI工具取巧处理，提高效率。例如先通过豆包进行解析整理提纯，然后就资料直接转存成PDF或文本格式内容。

4、资料源分为两类单独存放。一份是原始资料，一份是经过AI工具转换的资料，然后再将此份资料导入到知识库中。保留原始资料是满足未来需要不断重新提炼信息。

E、适合原则。

1、它如果出现"答非所问"，正经的“胡说八道”，问题可能出在：

a、两个大模型没适配好或是大模型参数配置；（如下图例，后续会专门介绍如何参数配置）

b、资料向量解析问题（例如PDF文档中的图文资料，EXCEL或PPT中的带有合并单元格的数据表格，目前都不能够正确解析）；

c、提示词没用好等因素。（有机会将专门介绍如何使用提示词，请支持鼓励。）

2、目前AI技术发展太快了，每隔一段时间都有新的模型出现，耐心等待其进化；定期对大模型进行适配与参数配置优化。若效果满意就确定优化方案，就不要再随意变更。

3、知识库的向量模型与大语言模型，无需采用最高的模型版本（投入成本高），以适配当下的设备，能够满足自己的知识应用需求就好。

F、投入产出比，算效益账。

（预算高一步到位，预算有限合适就好；失败的沉落成本风险。）

1、虽然有号称可不用独显运行的AI大模型，实际体验下来，只能说是能用（大模型运行反馈慢），效果并不理想没有可行性。

2、目前大模型依然是吃硬件性能大户，从投入性价比考虑，在电脑配置方面优先考虑：

a、显存12G以上的独显（重点关注显存容量，这是你能否顺畅使用的前提）；

b、内存2根组成32GB以上（是你能否用更高级别的大模型，在现有配置下混合模式运行的前提）；

c、512GB的SSD固态磁盘（纯粹加载快）；

d、匹配略高于显卡功率需求的电源。（电压电流稳了，主板上的一切设备也就稳了）

G、配置参考。

以下是搭建个人知识库项目，在原主机（B450主板+AMD 5600G + 512G SSD ）的基础上，进行核心部件升级的配置方案。

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