第一步：下载 Cherry Studio安装， 注册 Deepseek API 和 SiliconFlow

注册Deepseek API 用于导入 Deepseek-V3

**注册SiliconFlow（硅基流动）用于使用 Embedding 模型，**我选用了硅基流动提供的 Pro/BAAI/bge-m3，效果很好。

第二步：导入 CoT Prompt

▼ 在 Cherry Studio 中新建一个助理，添加以下 Prompt（richards199999/Thinking-Claude）：

创建知识库

1. 知识库入口：在 CherryStudio 左侧工具栏点击知识库图标进入管理页面

2. 添加知识库：点击添加按钮创建新的知识库

3. 命名：输入知识库名称并选择嵌入模型（如 bge-m3）完成创建

添加文件并向量化

1. 添加文件：点击添加文件的按钮，打开文件选择；

2. 选择文件：选择支持的文件格式，如 pdf，docx，pptx，xlsx，txt，md，mdx 等，并打开；

3. 向量化：系统会自动进行向量化处理，当显示完成时（绿色 ✓），代表向量化已完成。

添加多种来源的数据

CherryStudio 支持多种添加数据的方式：

1. 文件夹目录：可以添加整个文件夹目录，该目录下支持格式的文件会被自动向量化；

2. 网址链接：支持网址 url，如https://docs.siliconflow.cn/introduction[2]；

3. 站点地图：支持 xml 格式的站点地图，如https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml[3]；

4. 纯文本笔记：支持输入纯文本的自定义内容。

搜索知识库

当文件等资料向量化完成后，即可进行查询：

1. 点击页面下方的搜索知识库按钮；

2. 输入查询的内容；

3. 呈现搜索的结果；

4. 并显示该条结果的匹配分数。

对话中引用知识库生成回复

1. 创建一个新的话题，在对话工具栏中，点击知识库，会展开已经创建的知识库列表，选择需要引用的知识库；

2. 输入并发送问题，模型即返回通过检索结果生成的答案 ；

3. 同时，引用的数据来源会附在答案下方，可快捷查看源文件。

结语

在 LLM 技术浪潮中，CherryStudio 顺应趋势推出知识库与 RAG 功能，不仅注入了更强大的检索与信息调用能力，还拓宽了其在多元生产力场景中的应用版图。

诚然，受限于当前语言模型的基础能力，体验还有提升空间。但随着技术不断迭代革新，RAG 技术必将成为 AI 应用中的一颗明珠，未来可期。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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