前言

我们已经适应了有问题就向豆包、DeepSeek等AI助手提问的方式。一般的问题，大模型都能很好的回答；但在一些专业垂直门类方向的深度问题，通用大模型受限于其训练数据都是公开网络所获取的公开数据，以及训练截止时间早所导致的知识未更新等问题，这就使得AI的回答在专业度和时效性方面有所欠缺。这个时候，我们一般使用自建AI知识库来弥补这个知识空白。就好像用自建的知识库为AI大模型挂接了一个外脑一样。这个问题拆解开就涉及到知识数据的准备，AI算力的准备，以及两者的匹配设置等工作。

基于当前AI技术及市场需求分析可知：以AI大模型技术为底层支撑的AI知识库应用是目前最容易落地的AI应用场景。目前具备可行性的三种部署方式：

1).本地知识库+本地大模型；

2).本地知识库+网络大模型调用；

3).知识库+大模型均存放于云端。

分析三种部署方式在数据安全与合规、技术能力要求、综合拥有成本等方面的优劣势分析，以及适用场景和发展空间等维度对比如下：

分析维度	本地知识库+本地大模型	本地知识库+网络大模型调用	知识库+大模型全云端部署
核心架构	私有化部署，软硬件一体化	混合架构，本地与云服务联动	完全依赖云服务，无本地设施
典型技术栈	本地GPU（≥8GB显存）+本地知识库（含开源向量数据库）+开源本地大模型框架	本地知识库（含开源向量数据库）+API网关（含开源本地AI助手）+云模型调用（按消耗Tokens计费）	云知识库（按云向量数据库容量计费）+云大模型服务（按消耗Tokens计费）
数据安全	★★★★★（物理隔离，数据与处理能力均在本地）	★★★☆☆（传输风险，数据虽在本地，被命中特定数据需传输至网上处理）	★★☆☆☆（共享环境，安全依赖云服务商）
使用便利性	本地使用无障碍（若局域网内多终端并发访问，需准备GPU集群）；需自行建设互联网服务发布	本地使用无障碍；需自行建设互联网服务发布	本地与互联网其他终端访问均便利
技术门槛	数据收集、数据清洗 / 开源向量知识库本地部署与服务配置 / 本地大模型运行框架部署与服务配置	数据收集、数据清洗 / 开源向量知识库本地部署与服务配置 / 本地API网关部署与服务配置	数据收集、数据清洗
初始投入	高（新购GPU计算机成本 / 数据处理服务费用 / 软件本地部署费用）	中（数据处理服务费用 / 软件本地部署费用）	低（数据处理服务费用 / 软件本地部署费用）
持续成本	固定运维支出为主，电费	变动成本，电费（API用量，例如：0.008元/千tokens）	持续订阅+用量叠加（例如：0.008元/千tokens）
服务掌控力	完全自主，可自用，也可自建再发布收费服务	知识库自主，可自用，也可自建再发布收费服务（但模型成本随用量增加而增加）	完全依赖供应商

通过观察每次向AI知识库助手提问，就能看到每次消耗的Tokens数量，一般来说，每次提问都会消耗几百个Tokens到几千个Tokens之间，特别复杂的问题和特别复杂的回答都会消耗更多的Tokens。曾有博主提到他一个关于市场研究方面的深度研究报告的生成需求，消耗了0.9个美元。所以Tokens的消耗也是个人使用AI知识库所必须关注的一个方面。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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