【AI大模型实战】手把手教你使用Cherry Studio + DeepSeek 搭建本地私有知识库!全程干货,小白也能轻松学会!!

前言

在当今数字化时代,知识管理变得越来越重要。无论是个人还是企业,都希望能够高效地存储、管理和检索知识。而借助 AI 技术,我们可以实现更加智能的知识库系统。本文将详细介绍如何使用 Cherry Studio 和 DeepSeek 搭建本地私有知识库,让你的知识管理更加高效和安全。

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一、为什么选择 Cherry Studio + DeepSeek

(一)Cherry Studio 的优势

Cherry Studio 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。它具有以下优势:

  • 高度自定义:支持多种文件格式和数据源,用户可以根据自己的需求进行个性化设置。
  • 强大的扩展能力:支持超过 300 个大语言模型,并且能够灵活切换云端和本地模型。
  • 友好的用户体验:界面简洁友好,操作直观,适合初学者快速上手。
  • 数据安全:数据存储在本地,确保数据隐私和安全。

(二)DeepSeek 的优势

DeepSeek 是一系列由深度求索公司开发的大规模语言模型,具有以下特点:

  • 高效的计算架构:采用混合专家(MoE)架构和多头潜在注意力(MLA)机制,显著提升了模型的计算效率和推理能力。
  • 多模态支持:支持文本、图像、音频等多种数据形式,适用于多种应用场景。
  • 强大的推理能力:在数学、代码、自然语言处理等任务上表现出色。

二、搭建本地私有知识库的步骤

(一)安装 Cherry Studio图片

  1. 下载安装包:访问 Cherry Studio 官方网站,选择适合你操作系统的版本进行下载。
  2. 安装软件:下载完成后,双击安装包,按照安装向导的提示完成安装。

(二)部署 DeepSeek 模型

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  1. 安装 Ollama:Ollama 是一个开源的本地化工具,可以帮助我们轻松部署 DeepSeek 模型。访问 Ollama 官网,下载并安装 Ollama。

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  2. 部署推理模型:在终端中输入命令 ollama run deepseek-r1:8b,根据自己的硬件配置选择合适的模型版本。

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  3. 部署嵌入模型:嵌入模型用于将文本转换为高维向量,便于检索和相似度计算。在终端中输入命令 ollama pull bge-m3,下载并安装嵌入模型。

(三)配置 Cherry Studio

  1. 添加模型:打开 Cherry Studio,点击左下角的“设置”按钮,进入模型服务配置页面。选择“Ollama”作为模型服务类型,点击“管理”按钮,添加刚刚部署的 DeepSeek 模型和嵌入模型。
  2. 配置 API 密钥:如果你使用的是硅基流动提供的 DeepSeek 模型,需要注册硅基流动账号,获取 API 密钥。在 Cherry Studio 的设置页面中,输入 API 地址和 API 密钥。

(四)创建知识库

  1. 新建知识库:点击 Cherry Studio 左侧的“知识库”图标,进入知识库管理页面。点击“添加”按钮,新建一个知识库,输入知识库的名称,并选择嵌入模型。
  2. 添加数据:你可以通过多种方式添加数据到知识库中,包括上传本地文件、添加文件夹目录、输入网址链接、添加站点地图或输入纯文本笔记。Cherry Studio 会自动对添加的数据进行向量化处理。
  3. 搜索知识库:在知识库管理页面,点击“搜索知识库”按钮,输入关键词进行搜索,查看搜索结果及其匹配分数。

(五)使用知识库进行对话

  1. 选择知识库:在 Cherry Studio 的聊天窗口中,选择你刚刚创建的知识库。
  2. 提问:输入问题,DeepSeek 模型会基于知识库中的内容生成智能回答。你可以通过这种方式获取更加准确和相关的信息。

三、总结

通过上述步骤,我们成功地使用 Cherry Studio 和 DeepSeek 搭建了一个本地私有知识库。这个知识库不仅可以存储和管理你的知识,还能通过 AI 技术实现智能搜索和内容生成。它具有以下优点:

  • 数据安全:所有数据存储在本地,无需担心隐私泄露。
  • 高效管理:支持多种文件格式和数据源,方便你快速添加和管理知识。
  • 智能检索:结合 DeepSeek 的强大推理能力,能够提供更加准确和相关的信息。

最后

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