DeepSeek-R1模型体验报告：用来打造个人知识库，真的香！

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DeepSeek-R1模型体验报告：用来打造个人知识库，真的香！

基于DeepSeek-R1模型搭建个人知识库，打造智能客服机器人，这体验简直绝了，真香警告！强烈建议大家抽空找些资料，动手搭建验证一下，绝对能打开新世界的大门。上周我用DeepSeek-R1模型，结合ChatWiki，搭建了一套智能客服机器人系统，应用在公司电商业务的售前售后咨询场景里。点此进入芝麻小客服官网

效果非常惊艳，让我大为震撼。不仅响应速度超快，解答精准度还堪比资深客服，甚至能结合知识库内容主动预判用户潜在需求。

从产品细节到优惠政策，从物流配送时长到退换货流程，面面俱到，客户满意度直线上升。

有了这种推理大模型和精心搭建的个人知识库做支撑，智能客服机器人就像个不知疲倦、知识储备丰富的“超级客服”，工作效率直接起飞。

不得不说，科技赋能业务的时代已经到来，咱得积极拥抱，享受科技带来的便捷与高效！

工作原理就是，你通过ChatWiki将知识导入向量知识库。其他人向知识库提问，问题结合向量知识，通过Ollama进行LLM推理，最终调用deepseek、qwen等模型来生成答案。

DeepSeek-R1模型体验报告：用来打造个人知识库，真的香！

下面给大家分享一下搭建流程。

1.进入ChatWiki

首先进入ChatWiki官网，https://chatwiki.com/。

ChatWiki有云端和本地部署两种方案，以云端为例，使用邮箱注册一个账号即可使用。

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2.绑定DeepSeek

在可添加大模型里，添加deepseek。chat对应V3，reasoner对应R1。

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3.添加知识库

在知识库管理里，新增知识库，上传你的本地文件。

ChatWiki目前支持文件格式包括：pdf、docx、txt、Markdown、xlsx、csv、html、在线网页数据。

提供自动分段、QA分段、手动输入和 CSV 等多种方式导入数据，ChatWiki自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。

DeepSeek-R1模型体验报告：用来打造个人知识库，真的香！

4.创建机器人

创建一个机器人，绑定刚刚已经设置好的知识库，将机器人配置在网页、或公众号、微信客服里。

这样当用户进入咨询时，就会由deepseek AI机器人来接待了！

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