
Cherry Studio搭建本地知识库,结合DeepSeek实现RAG
CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。CherryStudio 的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验,使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者,都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能,提升工作效率和创造力。今天就体验一下 CherryStudio 搭建本地知识库,
Cherry Studio搭建本地知识库,结合DeepSeek实现RAG
CherryStudio
CherryStudio 简介
CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。 CherryStudio 的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验,使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者,都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能,提升工作效率和创造力。
今天就体验一下 CherryStudio 搭建本地知识库,并使用 DeepSeek 实现 RAG 功能。
环境准备
在搭建本地知识库前,需要确保以下环境准备到位:
- 操作系统要求:支持 Windows、macOS、Linux 平台。
- 安装 Cherry Studio:
- 前往 Cherry Studio 官方网站 下载最新版本客户端。
- 按照安装向导完成部署。
模型配置
知识库需要配置嵌入模型,而实现 RAG 需要使用到大模型如 DeepSeek-R1,为了方便,我们可以直接使用硅基流动提供的 API 能力,毕竟点击新注册的账号有免费的 2000W Tokens 还没用完。
注册之后可以复制出来API Key,粘贴到Cherry Studio中去。
在 Cherry Studio 设置->模型服务->硅基流动,按如下顺序进行配置:
- 正确配置硅基流动的配置: API 地址【https://api.siliconflow.cn】和 API Key【sk-a·············bcqb】,如果有其他模型的 API Key 也可以直接选择其他模型。
- 选择嵌入模型:用于向量化知识,并存入向量数据库,免费的嵌入模型可以用
BAAI/bge-m3
,为了效果更好可以选择付费的Pro/BAAI/bge-m3
。 - 选择对话模型:用于 RAG 功能实现对话,我们选择当前 DeepSeek-R1 或 DeepSeek-V3。
本地知识创建
1、新建知识库
点击 Cherry Studio 左侧知识库按钮,进入知识库管理页面,点击添加按钮新建知识库。
2、添加文件
支持拖拽添加本地文件,也可以添加本地文件目录、网址、网站或者文本。
3、添加网址或者网站
可以将网络上的内容添加到知识库中,如某一篇博客内容,也可以将一个网站进行添加,如将本人博客网站添加到知识库,需要注意的是正确填写网站的站点地图。
4、搜索知识库
可以在本地知识库中进行内容搜索,能够检索到相关内容片段,这些内容片段后面通过 RAG 技术,将作为提问的上下文传给 LLM。
结合DeepSeek实现RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种将信息检索和生成结合起来的技术架构。在自然语言处理领域,RAG 通过检索相关的外部知识库内容,结合生成式模型生成最终的答案,能够极大地提升模型的回答准确性和丰富性。
本地知识库的搭建则是 RAG 技术的重要部分,利用 Cherry Studio 等平台,可以便捷地实现这一过程。
1、选择知识库
进行提问之前可以选择要检索的知识库。
2、进行提问
可以看到大模型回答内容时参考了知识库中本人网站的内容:
常见问题与解决方案
Q: Cherry Studio 能否支持动态更新数据?
A: 支持。可以增量更新文档,系统会自动重建索引。
Q: 是不是需要联网才能使用?
A: 搭建本地知识库支持完全离线运行,对话模型需要联网。
Q: Cherry Studio 的检索速度如何?
自动重建索引。
Q: 是不是需要联网才能使用?
A: 搭建本地知识库支持完全离线运行,对话模型需要联网。
Q: Cherry Studio 的检索速度如何?
A: 对于中小规模知识库,其内置检索引擎性能较优。此外,结合向量化检索技术可以进一步提升速度。
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