工作中经常需要整理大量的文档资料，从 PDF 到 Word，从会议记录到研究报告，各种格式的文件堆积如山。

每次查找特定信息都要翻找许久，更别说想要快速理解文档的核心内容了。

传统的文档管理软件只能按文件名和目录来组织，无法深入理解文档内容。

最近发现了一款开源的 AI 知识助手 Cherry Studio。

不仅完美解决了以上问题，还能利用 AI 帮助深度解析文档内容，再搭配 DeepSeek，简直是知识工作者的得力助手！

强大功能

• 智能文档处理：支持 PDF、Office、图片等多种格式导入，自动提取关键信息，让文档管理不再头疼

• AI 驱动分析：集成 DeepSeek R1、OpenAI、Claude 等多个主流模型，可以根据需求灵活切换

• 知识库管理：按主题分类整理资料，支持全文语义搜索，快速定位所需信息

• 协同办公：支持 WebDAV 同步，团队共享资料更方便

• 多端同步：完整支持 Windows、macOS 和 Linux 系统，数据互通无障碍

快速上手

安装过程非常简单：

1. 访问 GitHub 发布页面下载对应系统的安装包

2. 双击运行安装程序，按提示完成安装

3. 启动软件，开始体验智能知识管理

小贴士：复制关键词 “CherryStudio” 到公众号后台发送，可获取工具相关安装包，能够高速无障碍下载。

构建个人知识库

1、选择嵌入模型：

首先在设置中选择合适的“嵌入模型”，这是实现智能文档处理的基础。

推荐使用内置的 bge-m3 模型，处理中文文档效果出色。

2、创建知识库：

1. 选择知识库图标，点击添加按钮

2. 填写项目名称，选择刚才配置的模型

3. 确认创建，即可开始导入文档

3、导入文档：

支持多种导入方式：

• 拖拽文件：直接将文件拖入软件界面

• 批量导入：选择整个文件夹一次性导入

• 网页采集：输入网址自动抓取内容

• 手动记录：直接编写或粘贴文本

导入完成后系统会自动处理，出现绿色对勾表示已完成分析。

4、开始使用：

知识库后，可以通过两种方式使用：

1. 快速检索：

• 使用搜索功能输入关键词

• 系统自动匹配相关内容

• 显示相关度评分

2. AI 解析：

• 选择想要分析的文档

• 提出具体问题

• AI 智能分析并给出答案

写在最后

有了这款智能工具，再加上 DeepSeek R1 模型，从此告别繁琐的文档整理工作。

无论是整理研究资料、撰写工作报告，还是管理团队知识库，都能事半功倍。

对于每天需要处理大量文档的朋友来说，这绝对是提升工作效率的得力助手！

GitHub 项目地址：https://github.com/kangfenmao/cherry-studio

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】