需完成文档格式统一、分块向量化、RAG检索注入及权限隔离四步：先用pdfplumber/OCR等提取纯文本并UTF-8保存；再以RecursiveCharacterTextSplitter分块，bge-small-zh-v1.5嵌入后存入FAISS；接着通过vLLM部署DeepSeek，RAG中间件动态拼接检索片段构造prompt；最后通过Docker网络隔离、FAISS路径权限控制与Basic Auth实现安全防护。
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如果您希望让DeepSeek模型基于您个人的文档进行知识学习与问答，但缺乏本地知识库构建的具体操作路径，则可能是由于文档格式处理、向量化流程或检索配置未正确完成。以下是实现此目标的步骤：
一、准备文档并统一格式
本地知识库依赖结构清晰、内容可解析的文本数据，原始文档需转换为模型可读的纯文本形态，避免排版干扰和编码错误。
1、将PDF文件使用pdfplumber或PyMuPDF提取文字，保存为UTF-8编码的.txt文件。
2、对Word文档（.docx）调用python-docx库逐段读取正文，过滤页眉页脚及表格非文本内容。
3、扫描类PDF先通过OCR工具（如PaddleOCR）识别文字，再校验识别结果中的乱码与断行问题。
4、合并所有文档至单一目录，命名不含空格与特殊符号，例如“合同_2024.txt”“产品手册_v2.txt”。
二、分块与向量化处理
长文档需切分为语义连贯的片段，再经嵌入模型生成向量，以便后续相似度检索，分块粒度直接影响问答准确性。
1、使用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，设置chunk_size=512，chunk_overlap=64。
2、加载本地部署的bge-small-zh-v1.5嵌入模型，对每个文本块执行embedding生成。
3、将向量与原始文本块元数据（文件名、起始位置）一同存入FAISS索引文件faiss_index.bin。
4、验证索引：输入“付款方式”，检索top-3相似块，确认返回内容来自《销售合同》而非无关文档。
三、对接DeepSeek推理服务
需绕过默认上下文限制，将检索结果动态注入模型输入，使DeepSeek在生成时聚焦于您的私有知识片段。
1、启动DeepSeek-Coder-33B-instruct的vLLM服务，启用--enable-lora参数预留微调接口。
2、编写RAG中间件：接收用户问题→查询FAISS索引→拼接前2个高相关文本块→构造system prompt：“你仅能依据以下【知识片段】回答，禁止编造。”
3、将拼接后的prompt提交至/v1/completions接口，设置max_tokens=1024，temperature=0.1。
4、响应中若出现“根据提供的资料”“文中提到”等表述，说明知识注入链路已生效；若返回“我不知道”且检索块非空，则需检查prompt模板中知识片段是否被截断。
四、权限与隔离控制
私密文档需防止跨会话泄露与未授权访问，本地部署环境必须切断外部网络回传并限定数据作用域。
1、在Docker运行命令中添加--network none参数，禁用容器外联能力。
2、FAISS索引文件存储于/tmp/kb_storage/路径，启动容器时挂载该目录并设置chmod 700权限。
3、API服务启用Basic Auth，用户名密码硬编码于config.yaml，不通过环境变量暴露。
4、每次会话结束后自动清空内存中的文本块缓存，禁止将原始文档内容写入日志文件。
