利用 DeepSeek 搭建 Cherry 知识库
工作流程
- 整体思路：基于本地的deepseek搭建个人知识库，使用本地服务，安装嵌入模型，用于将文本数据转换为向量标识
部署过程
拉取 bge-m3 模型
- 拉取 bge-m3 模型，大小约 1.2 GB、速度约 256 KB/s
ollama pull bge-m3
- 确认已下载的模型
D:\tools\ollama>ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
bge-m3:latest 790764642607 1.2 GB About a minute ago
deepseek-r1:1.5b a42b25d8c10a 1.1 GB 4 hours ago
安装 cherry studio
- Cherry Studio 是一个支持多模型服务的桌面客户端，内置 30 多个行业、超过 300 多个大语言模型，帮助用户在多种场景下提升工作效率
- 访问 https://cherry-ai.com/download 根据自己的环境下载并安装 Cherry Studio v0.9.19，大小约 84.5 MB
注：若直接下载速度太慢，可使用 https://github.moeyy.xyz 文件加速
配置 API 密钥
- 创建 API 密钥：访问 硅基流动，注册账号并登录，新建 API 密钥 并复制密钥内容
- 配置 API 密钥：点击 设置按钮 - 模型服务 - 粘贴 API 密钥 并执行检查
添加嵌入模型
- 添加嵌入模型：点击 设置按钮 - 模型服务 - Ollama - 点击 管理 - 点击 bge-m3:latest 模型后面的加号
创建知识库
- 创建知识库：点击 知识库按钮 - 添加 - 名称 填写 大语言模型，嵌入模型 选择 bge-3m:latest
添加文件并向量化
- 添加文件并向量化：添加文件 - 选择文件（支持 pdf / docx / pptx / xlsx / txt / md / mdx 等格式） - 向量化 完成会显示绿色 ✓
添加多种来源的数据
- 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
- 网址：支持网址 url，如 https://docs.siliconflow.cn/introduction
- 网站：支持 xml 格式的站点地图，如 https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml
- 笔记：支持输入纯文本的自定义内容
搜索知识库
- 搜索知识库：点击 页面下方的搜索知识库按钮 - 输入查询的内容 - 呈现搜索的结果，并显示该条结果的匹配分数
对话中引用知识库生成回复
- 点击 聊天按钮 - 话题 - 默认话题 - 点击 搜索模型 选择 deepseek-ai/DeepSeek-R1 - 点击 知识库 选择 大数据模型 - 输入提问内容 - 发问
注：通过引用知识库模型发问，返回通过检索结果生成的答案，同时，引用的数据来源会附在答案下方，可快捷查看源文件