有不少人的文檔涉及隱私問題，沒辦法上傳到網(wǎng)上，所以需要搭建一個離線的本地知識庫。那么下面就一步步教大家從零開始搭建一個完全離線的本地 AI 知識庫系統(tǒng)。就算是電腦小白，跟著做也能搞定。

在進入實際操作步驟之前，我想先簡單聊聊搭建本地知識庫的幾個小問題：

為什么要搭建本地 AI 知識庫？

AI 知識庫到底是怎么工作的？

搭建 AI 知識庫需要哪些工具？

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我覺得搞懂這些問題，比單純學(xué)會搭建步驟更重要。

先來說第一個問題：為什么需要搭建 AI 驅(qū)動的知識庫？在 AI 出現(xiàn)之前，我們的文檔不是散落在文件夾里，就是存在各種筆記軟件中。查資料的時候，要么靠記性，要么靠搜索工具，不僅慢，還很容易遺漏。最關(guān)鍵的是，這樣只能找到文檔原文，得不到針對你問題的直接答案。

而有了 AI 知識庫之后，AI 會先分析并理解你所有的文檔。當(dāng)你搜索時，它能快速把握你的需求，從數(shù)據(jù)庫里篩選出最準確的內(nèi)容，然后根據(jù)這些匹配到的內(nèi)容整理出最終答案。注意，它給你的不是原始搜索結(jié)果，而是基于你文檔的直接答案。換句話說，搭建 AI 知識庫，就像擁有一個對你的文檔了如指掌的得力助手 —— 你有任何問題，問它就能馬上得到答案。

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好，再看第二個問題：AI 知識庫系統(tǒng)是如何工作的？其實很簡單，可以把它理解成一個 “語義感知搜索系統(tǒng)”，整個過程分為三步。

第一步：將文檔轉(zhuǎn)化為向量。當(dāng)你導(dǎo)入 PDF、上傳 Markdown 筆記或 Word 文檔時，系統(tǒng)會先把文本拆分成很多小片段，然后通過嵌入模型（embedding model）把這些文字轉(zhuǎn)化成一串?dāng)?shù)字 —— 也就是向量表示。這一步能讓電腦 “理解” 每個文本片段的含義。

第二步：語義檢索。比如你問 “這份文檔里提到加密算法了嗎？”，系統(tǒng)不會只做關(guān)鍵詞匹配，而是會把你的問題也轉(zhuǎn)化成向量，然后在所有文檔向量中尋找最相似的片段。這相當(dāng)于讓 AI 去 “讀懂” 成千上萬份文件，而不是單純靠關(guān)鍵詞找答案。

第三步：大模型生成回復(fù)。找到相關(guān)內(nèi)容后，系統(tǒng)會把這些片段發(fā)送給大語言模型 —— 比如 Llama、Qwen（通義千問）、DeepSeek、SK 等開源模型。大模型會基于這些素材，生成自然語言回復(fù)。

簡單來說，整個流程就是：文本→向量轉(zhuǎn)化→語義檢索→模型生成答案。所以本地 AI 知識庫的核心在于，它不僅能找到信息，還能利用信息；而且最重要的是，整個過程都能在你的電腦上離線運行，不需要連接任何外部服務(wù)器，數(shù)據(jù)始終掌握在你自己手里。

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接下來看第三個問題：搭建 AI 知識庫需要哪些工具？其實搭建過程沒那么復(fù)雜，系統(tǒng)主要分為兩部分。

第一部分是搭建本地模型運行環(huán)境，它相當(dāng)于整個知識庫的 “大腦”，作用是把 DeepSeek、Qwen 這類開源大語言模型部署到你的本地電腦上。只有本地部署，才能實現(xiàn)離線使用，不用聯(lián)網(wǎng)。

能幫我們本地部署模型的工具不少，比如 Ollama、LM Studio 等等。Ollama部署起來很簡單。而且新版 Ollama 還增加了模型對話界面，新手用起來也很方便。

第二部分是搭建知識庫工具，這是讓 AI “讀取你的數(shù)據(jù)” 的關(guān)鍵，相當(dāng)于連接 “文檔” 和 “模型” 的 “橋梁”。這部分的可選工具也很多，比如 AnythingLLM、Cherry_Studio等類似工具。

好了，理論部分就講到這里，接下來進入實操環(huán)節(jié) —— 我會一步步教大家搭建完全離線的本地 AI 知識庫。

第一步：先去 Ollama 官網(wǎng)下載客戶端，并安裝。

第二步：通過終端命令安裝所需的模型。進入ollama官網(wǎng)，找到自己想部署的模型，再復(fù)制后面的命令，到終端安裝就行。

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模型下載完成后，你就能在本地電腦上和它對話了，就算斷網(wǎng)也能用。如果想下載其他開源模型，可以去 Ollama 官網(wǎng)，點擊頂部的 “Models” 按鈕，在里面搜索其他模型。

但要注意吧，并不是所有模型都能隨便用 —— 模型的選擇要根據(jù)你的電腦配置來。

第三步：下載完 DeepSeek 大語言模型后，我們還需要下載之前提到的 “嵌入模型”—— 就是把文本轉(zhuǎn)化成數(shù)字向量的工具。進入 Ollama 的模型頁面，點擊頂部的 “Embedding”（嵌入）標簽，然后找到 “bge-m3” 這個模型，復(fù)制對應(yīng)的命令，在終端里運行即可。

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第四步：下載知識庫管理工具，比如Cherry_Studio，在設(shè)置里面把ollama打開，找到剛部署的模型。

第五步：在cherrystudio里面建立知識庫，然后把資料放入知識庫，就可以關(guān)聯(lián)使用了。

到這里，我們搭建的本地 AI 知識庫系統(tǒng)就全部完成了。大家可以上手試一試哦，如果不懂也可以找我。