在 AI 技術蓬勃發展的當下，開源資源與工具已為我們帶來建立本地端 AI 知識庫的嶄新可能。本文將介紹如何透過 Ollama 在本地設備建立大型語言模型 (LLMs)，並結合 Dify 打造企業與個人專屬的智慧知識庫系統。

知識庫的進化：從傳統到 AI 時代

知識庫作為企業與個人的重要資產，涵蓋了教育訓練資料、專業知識累積、技術文件等多元內容，與我們的工作和生活密不可分。傳統知識庫通常結合檔案管理、郵件系統及搜尋功能，讓使用者透過關鍵字尋找資訊。

然而，生成式語言模型的出現徹底改變了知識管理方式。透過 AI 代理 (AI Agent)，我們不僅能進行傳統的關鍵字搜尋，更能獲得資訊的綜合整理與輸出。不同於傳統搜尋引擎需要逐一點擊結果查看內容，AI 驅動的知識庫結合了 RAG 技術 (檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation) 與 LLM 的組織能力，讓我們能以自然對話方式直接獲取精煉後的答案。

Dify 搭配 Ollama 正是實現這種本地端進階知識庫與 AI 問答應用的理想組合。這套解決方案不僅可作為知識庫應用，還能擴展為 AI 客服系統及自動化工作流程的基礎架構。

我的知識庫建構經驗

經過兩週時間，我利用手邊設備成功建立了個人知識庫系統。將常用參考資料依主題分類，建構了一系列專業知識庫：

• 「相機說明書」知識庫：匯集個人攝影器材的說明文件
• 「攝影觀念」知識庫：整合攝影理論書籍與自出版的相關著作
• 「資訊規劃與開發」知識庫：收錄資訊專業工具書
• 「收益管理」知識庫：彙整旅宿業收益管理的電子書與資料
• 「AI 專案」知識庫：包含工作專案的歷史紀錄、會議摘要及教育訓練文件