请问: 要部署本地 AI, 投喂 AI 知识库的话, 目前适合个人电脑的最佳方法是啥?
要达到的效果是: 把代码仓库和个人知识库投喂到本地部署的 AI, 能实现在这些数据基础上做编程开发.
谢谢
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mumblerAug 3, 2025
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目前本地模型水平还不够编程，前几天发布的 qwen3 code flash 虽然可以本地跑，但能力还是很有限，大概 18 个月后本地小模型才能达到现在 claude4 水平，现在搞是炮灰
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8820670Aug 3, 2025
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🤔 有这种知识库+编程的吗。我感觉还是比较的困难。
我觉得能够达到类似的就是，在 cursor （任何 AI 开发 IDE ）做开发的基础上，引入相关的知识库具体文件作为上下文。 至于本地 AI 也就是换个 API 的问题。 |
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先投二十万买设备，其他都好说
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PrinceofInjAug 3, 2025
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@RotkPPP 摩……摩尔定律？
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he1293024908Aug 3, 2025
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个人电脑部署的 ai 不够聪明吧，一般 32-64g 内存，效果跑出来也不大好
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easychenAug 3, 2025
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Mac Mini M4 16G 上 14b mlx 模型能跑到 10 token/s 。
知识库本身不太消耗算力（主要靠嵌入模型），但本地模型一般 14b 的效果不太好，你可以用硅基流动的 14b 和嵌入接口先测试，如果觉得能满足你的需求，那这可能是性价比最高的机型（ 3K 左右）。 |
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streamrxAug 3, 2025 via iPhone
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个人电脑做不到这个效果。第一个就是换设备
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gitcloseAug 3, 2025
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部署一下 dify 算了，然后配置个实惠的 API ，添加一个自己的知识库，想怎么调教就怎么调教
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MIUIOSAug 3, 2025
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楼上的方案就行了 dify + 阿里云的 api ，现在送 100W 的 tokens 每个模型的 半年，完全够用， 还可以微调模型啥的，除非你要部署一些冷门的开源模型
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最佳性价比就是蹲苹果官方翻新的 Mac Studio Apple M3 Ultra 芯片 512GB + 1TB 版本，价格 6.3w ，24 期免息每个月 2.6k ，然后跑 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ，5bit 量化速度 19token/s 左右，一天可以输出 150w 左右的 token ，约等于调用价值 400RMB 的官方 API 。
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