我们已经适应了有问题就向豆包、DeepSeek等AI助手提问的方式。一般的问题，大模型都能很好的回答；但在一些专业垂直门类方向的深度问题，通用大模型受限于其训练数据都是公开网络所获取的公开数据，以及训练截止时间早所导致的知识未更新等问题，这就使得AI的回答在专业度和时效性方面有所欠缺。这个时候，我们一般使用自建AI知识库来弥补这个知识空白。就好像用自建的知识库为AI大模型挂接了一个外脑一样。这个问题拆解开就涉及到知识数据的准备，AI算力的准备，以及两者的匹配设置等工作。
基于当前AI技术及市场需求分析可知：以AI大模型技术为底层支撑的AI知识库应用是目前最容易落地的AI应用场景。目前具备可行性的三种部署方式：
1).本地知识库+本地大模型；
2).本地知识库+网络大模型调用；
3).知识库+大模型均存放于云端。
分析三种部署方式在数据安全与合规、技术能力要求、综合拥有成本等方面的优劣势分析，以及适用场景和发展空间等维度对比如下：
分析维度 | 本地知识库+本地大模型 | 本地知识库+网络大模型调用 | 知识库+大模型全云端部署 |
核心架构 | 私有化部署，软硬件一体化 | 混合架构，本地与云服务联动 | 完全依赖云服务，无本地设施 |
典型技术栈 | 本地GPU（≥8GB显存）+本地知识库（含开源向量数据库）+开源本地大模型框架 | 本地知识库（含开源向量数据库）+API网关（含开源本地AI助手）+云模型调用（按消耗Tokens计费） | 云知识库（按云向量数据库容量计费）+云大模型服务（按消耗Tokens计费） |
数据安全 | ★★★★★（物理隔离，数据与处理能力均在本地） | ★★★☆☆（传输风险，数据虽在本地，被命中特定数据需传输至网上处理） | ★★☆☆☆（共享环境，安全依赖云服务商） |
使用便利性 | 本地使用无障碍（若局域网内多终端并发访问，需准备GPU集群）；需自行建设互联网服务发布 | 本地使用无障碍；需自行建设互联网服务发布 | 本地与互联网其他终端访问均便利 |
技术门槛 | 数据收集、数据清洗 / 开源向量知识库本地部署与服务配置 / 本地大模型运行框架部署与服务配置 | 数据收集、数据清洗 / 开源向量知识库本地部署与服务配置 / 本地API网关部署与服务配置 | 数据收集、数据清洗 |
初始投入 | 高（新购GPU计算机成本 / 数据处理服务费用 / 软件本地部署费用） | 中（数据处理服务费用 / 软件本地部署费用） | 低（数据处理服务费用 / 软件本地部署费用） |
持续成本 | 固定运维支出为主，电费 | 变动成本，电费（API用量，例如：0.008元/千tokens） | 持续订阅+用量叠加（例如：0.008元/千tokens） |
服务掌控力 | 完全自主，可自用，也可自建再发布收费服务 | 知识库自主，可自用，也可自建再发布收费服务（但模型成本随用量增加而增加） | 完全依赖供应商 |
通过观察每次向AI知识库助手提问，就能看到每次消耗的Tokens数量，一般来说，每次提问都会消耗几百个Tokens到几千个Tokens之间，特别复杂的问题和特别复杂的回答都会消耗更多的Tokens。曾有博主提到他一个关于市场研究方面的深度研究报告的生成需求，消耗了0.9个美元。所以Tokens的消耗也是个人使用AI知识库所必须关注的一个方面。
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