想打造一个高效、个性化的知识管理系统，却被“需要编程”这个词吓退了吗？其实，构建专属知识库并不像想象中那么复杂，而且只需要短短的5分钟就能完成！现在，借助一些简单易用的工具和方法，任何人都能轻松构建自己的知识库，提升学习效率和工作效率。
那么，什么是知识库？ 知识库就是一个专门存储和整理你所掌握的知识、信息和经验的地方。它可以帮助你更好地组织你的想法，方便快速地查找和回顾信息，从而提高学习和工作效率。下面我们就一起零代码打造一个企业级知识库，检索率高达95%，让我们开始吧！
一、安装ollama
1、安装ollama框架可以查一下以往文章的安装教程。
下载[qwen3-Embedding-4B-gguf](Qwen/Qwen3-Embedding-4B-GGUF at main)模型
2、导入ollama模型，依次执行以下命令：
echo FROM d:\qwen3-embedding-4b-q4_k_m.gguf > modelfile
ollama create qwen3_embedding -f modelfile
执行以下命令进行测试：
curl http://localhost:11434/api/embed -d “{\”model\”:\”qwen3_embedding\”,\”input\”:\”Hello Qwen\”}”
下图为正常结果：
)
二、安装n8n:
npx n8n
安装成功如下图：
设置所有者帐户：
其他先项跳过即可。
三、创建工作流：
添加一个手动触发：
添加硬盘文件读取：
选择读取类型并指定目录：
如：D:\n8n\**
添加循环遍历节点：
选择将文档添加到向量库：
添加向量模型：
添加数据加载器：
进行选择：
点加号添加分割规则并添加200数据重叠：
有了上面的基础，我们再添加一个chat向量数据查询流程，这里我就不一一列举了，大家可以根据下图进行添加，具体选项默认就可以：
on chat message、ai agent、语言模型、Tool-vector store question answer tool、添加向量数据库-simple vector store、及语言模型
点击open chat进行测试：
大功告成，让我们一起进行一下测试。
完美。大家在安装中如果遇到什么问题可加vvxx：zanlaozhang一起交流。