1. 秘塔搜索（能联网）：

https://metaso.cn

2. 360纳米AI搜索（能联网）：

https://n.cn

3. 硅基流动：

引言v

在信息爆炸的时代，如何高效管理私有数据并借助AI能力实现精准问答？本地私有知识库成为解决数据安全与智能化的最佳方案。本文将手把手教你使用开源工具AnythingLLM（项目地址：GitHub）结合DeepSeek官方API，无需编程基础，快速搭建一个高效、安全、可定制的私有知识库系统，让AI真正成为你的“第二大脑”！

Deepseek AI本地推理设备搭建

好消息：基于我们一直使用的AMD EPYC Rome基准系统获得了稳定性能表现😁 这套初始配置依然出色！设备拥有者现在可以在Q4 671b完整模型上获得4.25-3.5 TPS（每秒令牌数）。完整版16K以上上下文窗口的模型体验远胜精简版，值得投入。纯CPU运行时可同时运行视觉模型等小型模型。

2024/02/01补充参数：

空载功耗：60W（未接GPU）

满载功耗：260W

当前内存速度：2400（3200可能有性能提升）

本地AI CPU计算硬件

以下是基于DeepSeek官方提示词库（官网地址）的普通人使用指南总结，结合真实场景与用户需求设计，力求简洁实用：

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一、核心原则：用自然语言代替模板

1. 直接描述需求

   DeepSeek是推理型模型，无需复杂模板。只需用自然语言说明目标、背景和具体要求。例如：

   • 低效提问：“请按照STAR法则写周报。”
   • 高效提问：“我要写周报，老板要求突出部门业绩，重点对比研发部的进度，但担心数据不够详细，请帮我整理成3个核心亮点，用口语化表达。”
   • 适用场景：工作汇报、学习计划、日常咨询等。

2. 提供背景信息

   增加上下文能提升回答精准度。例如：

   “我是一名跨境电商新手，需要制定亚马逊新品推广方案，预算有限，目标用户是北美年轻人，请分三步设计推广策略。”

在竞争激烈的职场中，清晰的职业规划和科学的求职策略是脱颖而出的关键。然而，面对海量信息和技术快速迭代，许多职场人往往陷入迷茫：“我的技能优势是什么？该向哪个方向深耕？如何找到高匹配度的岗位？”

今天，我们以一位拥有14年经验的资深工程师Robin的简历为例，结合AI工具DeepSeek的职业分析能力，拆解如何高效制定职业路径与求职方案。

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一、DeepSeek如何“读懂”你的简历？

通过自然语言处理（NLP）技术，DeepSeek能快速解析简历中的关键信息，并结构化分析：

1. 技能标签化

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一、环境准备

1. 安装VSCode

访问 Visual Studio Code官网 下载并安装最新版本

2. 安装IDEA（运行Java项目）

访问IDEA官网下载并安装最新Community社区版

一、DeepSeek是什么？

DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索（DeepSeek Inc.）自主研发的通用大语言模型体系，其研发始于2023年，致力于突破认知智能的边界。作为国内首个全面对标GPT-4技术架构的AI大模型，DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵，在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。目前已衍生出DeepSeek-R1、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3等多个版本，广泛应用于智能客服、教育辅助、金融分析等垂直领域。

二、DeepSeek的核心优势

1. 多模态理解能力：集成视觉-语言联合表征框架，支持图文混合输入解析，在医疗影像分析等场景实现98.7%的识别准确率
2. 动态推理优化：采用自研的Dual-Chain Reasoning技术，相较传统模型推理速度提升3倍，能耗降低40%
3. 领域自适应：通过MoE（混合专家）架构实现参数动态激活，在金融风控场景的误报率较传统模型降低62%
4. 安全合规体系：内置三重内容过滤机制和价值观对齐模块，在权威测评中安全评分达92.5/100
5. 训练效率突破：采用3D并行训练策略，千亿参数模型训练时间从行业平均6个月缩短至45天