已注册登录但未启用DeepSeek知识库功能，需完成数据接入、向量化配置或检索逻辑设置；可通过Web控制台、Python SDK、Notion/Obsidian集成、RESTful API或深度思考模式五种路径实现。
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如果您已注册并登录DeepSeek平台，但尚未启用或有效使用其“知识库”功能，则可能是由于未完成数据接入、向量化配置或检索逻辑设置。以下是实现该功能的多种具体路径：
一、通过Web控制台快速构建个人知识库
此方式无需编码，适合非技术人员快速导入文档并启用语义检索，系统自动完成OCR识别、文本切片与向量嵌入。
1、登录chat.deepseek.com，点击左侧边栏底部的“知识库”图标进入管理界面。
2、点击“新建知识库”，输入名称（如“技术笔记库”），选择默认模型为deepseek-v3.2。
3、在上传区域拖入PDF/Markdown/Word文件，单次最多支持50个，总大小不超过500MB；系统将自动触发paddleocr-vl + pp-structurev3双引擎解析。
4、等待状态栏显示“已就绪”，即可在对话框中输入类似“从我的知识库中找出关于FAISS索引优化的所有要点”等自然语言指令。
二、使用Python SDK本地搭建结构化知识库
此方式支持自定义分块策略、元数据过滤与混合检索，适用于需对接内部数据库或执行细粒度权限控制的场景。
1、安装必要依赖：pip install deepseek-sdk sentence-transformers chromadb。
2、初始化客户端并连接向量数据库：client = DeepSeekClient(api_key="sk-xxx")；chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="./kb_db")。
3、加载本地文档并切片：docs = UnstructuredMarkdownLoader("notes.md").load()；text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=64)。
4、生成嵌入并向Chroma写入：embeddings = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2').encode([d.page_content for d in docs])；collection.add(embeddings=embeddings, documents=[d.page_content for d in docs], metadatas=[d.metadata for d in docs])。
三、集成Notion/Obsidian等笔记系统构建双向同步知识库
该方法利用官方API实现笔记内容实时同步至DeepSeek知识库，并支持反向更新标签与摘要，维持多端一致性。
1、在Notion中开启API访问，在DeepSeek控制台的“外部服务”→“Notion集成”中粘贴Integration Token。
2、选择需同步的Database页面，勾选“自动同步更新”与“双向元数据映射”选项。
3、为每条Notion记录添加property字段：deepseek_kb_id（用于唯一关联）和kb_tags（用于后续filter检索）。
4、保存后，系统将在5分钟内完成首轮全量同步；此后任一端新增或修改条目，均触发增量向量化更新。
四、基于RESTful API构建企业级知识服务接口
适用于需嵌入现有OA、CRM或学习平台的组织用户，通过标准HTTP调用完成知识注入与检索闭环。
1、获取OAuth2.0访问令牌：POST https://api.deepseek.com/oauth2/token，传入client_id与client_secret。
2、创建知识库实例：POST /v1/knowledgebase，body中指定name、description及embedding_model为deepseek-r1。
3、批量导入结构化文档：POST /v1/knowledgebase/{kb_id}/documents，以JSON数组形式提交content、source_url、category等字段。
4、发起语义检索请求：POST /v1/knowledgebase/{kb_id}/search，query参数设为用户问题，filters中可限定category:"风控规则"且time_range:"2025-Q4"。
五、启用深度思考模式增强知识推理能力
当常规检索返回结果相关性不足时，可强制激活DeepSeek-R1推理模型，使其基于知识库内容进行多跳逻辑推导与隐含关系挖掘。
1、在Web界面输入框中键入问题后，不直接发送，先点击左下角“深度思考(R1)”按钮启用思维链机制。
2、系统将自动拆解问题为子任务：例如“对比LPR与MLF利率传导路径”，会分别检索LPR定义、MLF定义、历史调整记录、央行货币政策报告原文片段。
3、R1模型对各片段执行跨文档实体对齐与因果图构建，最终输出带引用锚点的结构化结论。
4、若结果中某条引用标注为“来源：知识库｜ID:KB20251107-892”，说明该信息完全来自您上传的专属知识库，未调用公网数据。
