本地知识库
# 本地知识库
# 知识库操作指南
# 知识库搜索与问答操作指南
# 什么是本地知识库
本地知识库（Local Knowledge Base）是指部署在本地服务器或设备上的知识管理系统，用于存储、组织和检索结构化或非结构化数据（如文档、数据库、FAQ、代码库等）。与云知识库不同，本地知识库的数据完全存储在用户控制的硬件环境中，不依赖外部云服务。
# 访答本地知识库
deepseek等大模型通常只依赖网络中的知识进行回答。
如果需要依据本地电脑中的文档知识进行回答，则需要知识库。
访答本地知识库特性
易操作：用户可以在
访答软件中新建本地知识库，就像新建文件夹一样简单。用户将本地文件或者文件夹投影到本地知识库后， 文件或文件夹下的文件内容就会在用户电脑上进行解析并建档。文件支持丰富：
知识库目录下的文件内容都会被详细解析，并用于查询和问答。例如:- 图片：图片中的文字、图片的描述
- pdf：pdf 中的文字、图片、表格、公式等
- word：word 中的文字、图片、表格、公式等
- excel
- 视频：视频中的图片，视频的语音及文字，视频的描述
- 音频：音频的文字
本地化部署：数据存储在自有服务器、NAS或终端设备上，不依赖公有云。
离线可用：无需联网即可访问，适合无网络或低带宽环境。
自定义性强：知识库种所用的模型皆可用户自己进行配置，并可根据需求自由定制存储架构、检索逻辑和权限管理。
安全高隐私：文件始终在用户本地电脑中！与云知识库区别的是，本地知识库只在用户本地电脑上进行，不会将文件上传到云上。适合敏感数据（如企业机密、个人隐私），避免云端泄露风险。
文件监听: 文件或文件夹 增加，删除，修改，移动，重命名。实时监听本地文件或文件夹的变更，同步到知识库中， 在文件内容变更后， 知识库中的文件内容也会变更。
文件中的文件: 文件中的图片、视频以及视频中的图片等也会被再次解析，并作为该文件的一部分存在，可以进行查询
知识库独立: 各个知识库之间互相独立， 每个知识库可以单独设置不同的人工智能模型， 而相同的 人工智能模型又会被共享， 从而节约用户电脑的资源
搜索及问答RAG：多种搜索和问答形式
软硬件可维护：提供硬件建议及软件环境解决方案
# 应用场景
本地知识库适用于对数据隐私、安全性或实时性要求较高的场景：
企业内部知识管理
研发团队：存储代码库、技术文档（如GitLab本地部署）。
机密资料：法律合同、财务数据等敏感信息的本地归档。
政府与军工领域
- 涉密数据：政策文件、军事资料等需完全隔离互联网的场景。
医疗与金融
患者数据：医院本地电子病历系统，符合隐私法规（如HIPAA）。
交易记录：银行内部客户数据，避免云端传输风险。
制造业与物联网（IoT）
设备手册：工厂本地存储设备维护指南，支持离线查询。
边缘计算：在本地设备（如工控机）中嵌入知识库，实时辅助故障诊断。
个人使用
笔记管理：用本地工具构建个人知识体系。
学术研究：离线存储论文库、实验数据。
# 示例
企业案例（如本地Wiki系统）
- 某汽车制造商在内部服务器部署Confluence（本地版），存储车型设计文档，仅限内网访问，防止核心技术外泄。
AI结合（如RAG + 本地知识库）
用户问：“公司2023年销售数据如何？”
本地部署的AI模型从内部数据库检索，生成回答，避免数据上传云端。
医疗场景（如医院PACS系统）
- 医生在院内局域网查询患者历史影像和诊断记录，数据完全本地化。
个人应用
- 研究者将学术PDF和笔记存储在本地，通过插件实现关键词快速检索。
# 优势
绝对数据控制：避免云服务商的数据泄露或合规风险。
低延迟：本地网络访问速度更快（如大型文件检索）。
合规性：满足GDPR等保2.0等严格数据驻留要求。
可维护 ：提供软硬件维护，降低企业运维支出
本地知识库是数据主权时代的刚需选择，尤其适合对隐私和安全性要求极高的领域。