你好，我是郭震
今天跟大家彙報下DeepSeekMine軟體最新進展，同時釋出最新版V6.1軟體安裝包。
對於第一次看到 DeepSeekMine 的朋友，簡單介紹一下，這是我們一直在開發的個人知識庫工具，它集成了外部知識檢索與大模型生成能力。
如下圖所示，左側是軟體載入的個人本地知識檔案列表，右側使用者輸入提問，若提問命中了檔案列表的某些檔案的某些文字片段，則自動整合這些片段，這些技術一般簡稱稱為RAG（檢索增強），然後注入到大模型回答使用者問題：
再強的大模型如果沒有機會學習個人本地檔案知識，也無法更好回答此部分問題，但是本地知識庫軟體能有機會吸收個人檔案知識，因此回答問題質量會更好。
1 軟體特點
DeepSeekMine軟體主要三個特點：純離線，速度快，夠精準。
關閉網線，DeepSeekMine軟體一樣執行，如下圖所示精準檢索Excel檔案的資料：
目前很多知識庫類軟體要求必須線上，比如比較優秀的知識庫類軟體騰訊的ima，奈米AI，必須要把文件上傳到他們的伺服器，才可以執行檢索或生成任務，如下圖所示，斷網後奈米知識庫無法回答問題：
雲端伺服器資源充沛，實現檢索快、精度高，更容易一些。做純離線的知識庫軟體，因為本地環境計算資源有限，還想速度快、精度高，挑戰就會更大一些。
在過去兩個月多，我們在思考如何設計既快又準的本地RAG方案和演算法，到目前V6.1最佳化後，無論上傳檔案，檢索檔案，回覆提問，都做到秒級回覆。
為了證明這點，我分別上傳三個GIF圖來證明，因為公眾號上傳GIF幀數有限制，只能上傳前面幾幀。1）上傳檔案演示，如下GIF圖無任何加速，全部保持原始速度：
2）V6.1新增對資料夾的託管支援，如下GIF圖演示了資料夾內10個檔案的批次上傳速度：
3）回答速度如下GIF圖所示，測試電腦是mac pro m1，GIF錄製全部保持原始速度，此時我的電腦執行記憶體已經所剩很少，否則比下面速度還會快：
2 軟體升級
V6到V6.1我們主要做了下面這些升級，這些需求大部分都來自關注我的讀者，根據所提需求人數，切合度等優先順序逐步升級。
1）無法啟動問題。V6部分使用者出現無法啟動，或第一次啟動慢的問題，這是這次升級最高優先順序的，重點優化了這個問題，根據內測反饋，V6.1將會基本徹底解決這些問題。群內兩位使用者反饋結果，如下圖所示：
2）新增支援資料夾託管上傳。如上面GIF演示所示，同時對資料夾託管頁面做了最佳化，顯示檔案上傳狀態（成功，失敗，失敗的話原因是什麼更方便大家跟我們反饋問題）：
3）檔案圖示最佳化。最佳化為大家最熟知，並且軟體內部全部做了統一，如下圖所示，方便大家辨別：
4）RAG精度問題。提升精度作為DeepSeekMine軟體一直最佳化的事項，這次升級重點優化了對Excel檔案的檢索精度，如下提問光明企業薪資表員工收入最高的是誰？工資是多少？如下所示左側顯示命中的文字片段，右側為大模型的回答：
為了驗證精確度，我們對錶格的資料做排序檢索，和上面大模型的回答比對：
得出結論，DeepSeekMine軟體準確檢索到了本地個人知識庫檔案，精準的回答了使用者提問。
5）RAG多輪迴復精度。相比於提升單輪迴復精度，多輪迴復精度提升更有挑戰，使用者連續提問下，如何利用檢索增強避免出現語義偏移，也是一個比較難的問題，如下所示DeepSeekMine最新版本增強了多輪迴復精度，即便提問不夠準確，也能利用歷史會話自動增強：
6）Chat會話增加停止會話功能，支援隨時停止回覆，如下所示：
7）右側命中文字片段面板，做了格式最佳化，最佳化後如下圖所示：
8）筆記面板支援隱藏，如下圖所示未隱藏檢視，點選箭頭所示的隱藏圖示：
隱藏後如下圖所示：
以上就是本次最佳化的主要事項，其他細節由於篇幅問題，不再展示，大家感興趣的想獲取的，可以在下面我的公眾號回覆：知識庫
3 下一步計劃
1）繼續最佳化RAG精度。調研目前最先進的RAG方法，找到最適合本地部署，既快又更準的演算法方案：
2）RAG回答精度與大模型能力也息息相關，如下圖所示，1.5b回答會出現幻覺：
7B就會好很多，回答更加精準：
對於更加複雜的任務，更有必要使用雲端更強大模型，如下使用雲端滿血DeepSeek-r1的回答質量;
基於此，後面新版本會考慮接入更多強大的大模型API，供大家方便實用。
3）軟體詳細使用文件，常見問題及解決措施。團隊小夥伴已經準備好，等下一版本我們徹底整合到軟體裡後，儘快給大家發出來。
4）更多介面顯示最佳化，大家留言區反饋問題收集和迭代事項等。
總結一下
DeepSeekMine 是一款整合 RAG 與大模型的個人本地知識庫工具，支援純離線執行。
基於測試的機器mac m1, win10，最新版 V6.1 實現上傳、檢索、回答全流程秒級響應。關於機器配置，最好記憶體8G以上，四核及以上CPU，無GPU也能執行。
新增資料夾託管、圖示統一、多輪問答增強等關鍵功能。重點最佳化 Excel 檢索精度與啟動穩定性，解決多項使用者反饋問題。後續將持續最佳化 RAG 精度，並探索更強模型接入與介面升級。
以上全文2698字，20張圖。製作軟體不易，如果覺得這個軟體對你有用，可否點個關注。給我個三連擊：點贊、轉發和在看。若可以再給我加個⭐️，謝謝你看我的文章，我們下篇再見。