DeepSeekMine個人知識庫，可吞下1022頁PDF書，最新Windows一鍵安裝包來了！

2025-07-20 01:53 郭震AI

你好，我是郭震
今天這篇文章跟大家彙報下，DeepSeekMine軟體開發最新進展，以及V1.1版本，包括哪些升級，感興趣的可以看看。
1 DeepSeekMine
DeepSeekMine，是一個桌面軟體（帶有web端），基於大模型和RAG的本地知識庫管理系統。離線執行，支援多種類檔案上傳、檢索和分析，支援完全離線大模型或遠端滿血大模型分析。
如下圖所示為DeepSeekMine軟體主頁面：
跨文件檢索，然後大模型增強生成，如下圖所示，提問郭震是誰，會根據我上傳的資料，自動找到對應的兩個文件，並做大模型總結分析：
另外今天我也做了一條短影片簡單介紹了DeepSeekMine，如果第一次看到DeepSeekMine的朋友可以看看：
DeepSeekMine軟體短影片介紹
2 本次主要更新內容
下面總結本次更新的主要內容。
1）本次更新我們優化了長文件上傳。
比如，下面這本書一共1022頁，也能很好讀入到DeepSeekMine軟體中：
讀入這本書到DeepSeekMine中，大概需要1-2分鐘，就能讀取和上傳完成：
2）演算法進行了最佳化，調整為自研的自適應RAG演算法。
自動適配三種模式，全量文件（支援多文件比較），切片文件（常規RAG），不RAG只走大模型，三種模式自動適配。
目前全量文件（支援多文件比較），暫只對遠端大模型開放，全量文件分析是指對整個文件進行總結分析。使用方法如下所示，首先左側勾選想要全量總結分析的文件，然後在右側回覆，比如回覆「總結」如下所示：
還可以對最多三個文件進行比較、分析與總結，如下圖所示：

切片文件（常規RAG）是指檢索文件關鍵片段並分析，不RAG只走大模型是指演算法判斷大模型可以做出回答，無需藉助外部資料增強。
3）優化了RAG演算法
動態裁剪，返回動態最佳分片，之前版本為了適配本地小模型，所以固定返回5片，現在支援更加強勁的滿血大模型後，調整為返回動態個數的分片，如下圖所示，根據動態裁剪技術，智慧返回了21個最佳片段：

這樣帶來的效果就是，回覆質量、精準度進一步提升。
4）V1.1以後軟體開始走差分更新
這個功能是最激動人心的一個更新，自動DeepSeekMine更新依賴，每次升級大家都要從頭重新下載安裝包，從頭安裝軟體，比較繁瑣。
為了解決此問題，V1.1從頭下載和安裝後，後面升級不必再從頭安裝了，支援登入自動檢測更新並自動安裝，效率拉滿。如下圖所示，檢測到更新後自動開始更新軟體：
5）軟體內增加使用者反饋表單
大家在使用過程中，遇到任何問題和建議，以後都可以透過表單直接反饋給我們了，我們會認真分析大家的每一個問題和建議：
6）修復了若干bug，比如大檔案刪除問題，RAG演算法漏洞，前端介面區域性最佳化。
最新V1.1軟體目前支援x64和arm64 Windows版本的一鍵安裝包，Mac內測時發現還有些問題，我們儘快解決後發出來，Mac使用者再等下，Windows版本的最新一鍵安裝包，獲取方法，在下方我的公眾號，回覆：知識庫
V1.2 更新已在開發中，大家若提新需求，可以走上面的反饋表單，遇到問題也可以在上面反饋。
3 軟體使用步驟
步驟1：根據自己的系統，安裝對應的DeepSeekMine軟體版本，安裝好。
步驟2：不想走滿血大模型的，安裝本地大模型，建議使用Ollama安裝DeepSeek或Qwen，具體安裝步驟，參考我下面錄製的影片，安裝DeepSeek和Qwen很相似：
步驟3：本地大模型配置步驟如下，很多都是預設的，只需要修改模型名稱就可以了：
步驟4：選擇本地模型，還是滿血模型：
使用DeepSeekMine軟體步驟一句話：若使用滿血大模型，開箱即用；若使用本地大模型，按照上面步驟配置。再有問題在DeepSeekMine交流群裡溝通。
總結一下
DeepSeekMine 軟體迎來 1.1 版本，重點升級包括長文件上傳最佳化（可在1–2分鐘內讀取千頁以上文件）、採用自研的自適應 RAG 演算法（支援全量文件、分片檢索、純模型模式自動切換），極大提升了生成質量與精準性。
新增差分更新機制，安裝一次後後續更新可自動下載與安裝；內建使用者反饋表單，操作更便捷，溝通更高效；同時修復若干大檔案刪除、RAG 漏洞與介面細節問題，整體使用流暢度顯著提升。
使用者可按系統平臺安裝軟體；如需本地模型，推薦使用 Ollama 搭配 DeepSeek 或 Qwen；選擇本地或“滿血”模式後即可立即使用。
以上全文1680字，11張圖。軟體製作不易，如果這篇文章覺得對你有用，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。


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