前言
最近沉迷于 DeepSeek R1 强大的推理和思考能力,但在官网上使用时常遇到服务器异常。
而本地部署又过于复杂,配置环境、下载模型、还要考虑电脑配置的问题,着实让人头疼。
在寻找更好的使用方案时,发现了开源工具 Cherry Studio,这款全能的 AI 助手。
它不仅让我轻松用上了 DeepSeek R1,还能完美解决知识管理的问题,简直是相见恨晚!

核心功能
- 模型支持:无缝对接 DeepSeek R1,集成 OpenAI、Claude 等主流服务,支持 Ollama 本地模型部署
- 智能助手:内置 300+ 专业领域助手,支持多模型同时对话对比,完整代码高亮显示
- 知识管理:智能文档分析整理,话题式知识库管理,强大的全文检索能力
- 文档处理:支持 PDF、Office、图片等多种格式,完整的 Markdown 渲染支持
- 数据同步:WebDAV 文件管理与备份,便捷的内容分享功能
- 实用工具:全局搜索功能,AI 驱动的翻译功能,话题管理系统

安装方法
目前已支持 Windows、macOS 和 Linux 系统,并提供了开箱即用的安装包。
直接在 GitHub 上发布页面下载安装包,无需复杂配置轻松上手开始体验。

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。

知识库搭建指南
下面来到知识库搭建的步骤介绍:
配置嵌入模型:
首先需要选择合适的嵌入模型,这是知识库检索的基础。
在模型管理服务中找到 “嵌入模型” 分类,选择并添加到我的模型中,推荐使用 bge-m3 模型,效果相当不错。

创建知识库:
- 在软件左侧找到知识库图标,进入管理页面
- 点击添加按钮,输入知识库名称
- 选择刚才添加的嵌入模型,完成创建


导入资料:
Cherry Studio 支持多种导入方式:
- 单个文件:支持 PDF、Word、PPT、Excel、Markdown 等常用格式
- 整个文件夹:一次性导入所有文档,特别方便
- 网页内容:直接输入网址或站点地图,自动抓取内容
- 手动输入:可以直接添加文本笔记


导入后系统会自动进行向量化处理,看到绿色的完成标记就说明可以使用了。

实用小贴士:
- 文档中的图片暂时不能转换为向量,建议手动添加图片描述
- 网页抓取可能会受到网站限制,建议先测试效果
- 大多数网站都提供站点地图(sitemap.xml),可以批量导入网站内容
开始使用:
知识库建好后,有两种使用方式:
1、直接搜索:
- 点击下方搜索按钮
- 输入问题就能看到相关内容
- 系统还会显示匹配度分数


2、对话引用:
- 新建对话时选择需要的知识库
- 提问后 AI 会自动检索相关内容
- 回答中会标注引用来源,方便查证


写在最后
有了 Cherry Studio,不仅让我们轻松使用上了 DeepSeek R1 这样的新型模型。
还提供了强大的知识库功能,帮助我们构建个人的知识体系。
对于想要尝试 DeepSeek R1 或需要管理大量知识资料的朋友来说,这是一个值得尝试的效率工具!
最后
为什么要学AI大模型
当下,⼈⼯智能市场迎来了爆发期,并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能(AGI)为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略,为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会,⼈才缺⼝将达 400 万!
DeepSeek问世以来,生成式AI和大模型技术爆发式增长,让很多岗位重新成了炙手可热的新星,岗位薪资远超很多后端岗位,在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合,飞速发展,成为炙手可热的新风口,企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工,纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型,后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料,我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料,这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。
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AI大模型系统学习路线
在面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事,做又是另一回事,初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性,在这基础上,找到高质量的学习资源,不浪费时间、不走弯路,又是重中之重。
AI大模型入门到实战的视频教程+项目包
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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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