Ollama + Cherry Studio + Qwen3 模型 + MCP，打造本地 AI 知识库方案（附视频演示）

之前出过一期关于本地 AI 知识库的文章，使用的是 Ollama 和 AnythingLLM。然而在实际使用过程中，我发现了几个明显的体验问题：

• 早期参数量较小的大语言模型能力有限，中文支持尤其欠佳
• 响应速度慢，影响使用体验
• 嵌入模型向量化效果不理想，基于知识库的回答质量不够满意

今天我将使用 Ollama + Cherry Studio + Qwen3 模型 + MCP 工具重新打造一套更优质的本地 AI 知识库方案。这套方案特别适合非程序员用户，上手快速，零成本即可使用。

下面提供完整的文字教程，如果想要观看视频演示，可以访问以下链接：

前期准备

简单了解 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索与生成模型的技术，通过先从外部知识库中检索相关内容，再由大语言模型生成回答，从而提升回答的准确性和上下文相关性。

下图直观展示了 RAG 的数据流转过程：

来源：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio-docs/blob/main/knowledge-base/data.md [1]

RAG 本地知识库的核心要素包括：

• 高质量知识库文档：用户需提供结构清晰、内容丰富的文档，这是有效信息支撑的基础
• Embedding 嵌入模型：将文本内容分段转换为低维向量并存储到向量数据库中，支持语义相似性搜索（简单理解为"找到意思相近的内容"）
• Reranker 重排序模型：对初步筛选出的相似内容进行精确评分排序，提升检索结果的准确度（相当于"先用嵌入模型粗选，再用重排序模型精排"）
• 大语言模型：作为系统的"大脑"，负责理解检索到的相关内容，并生成连贯、准确的最终回答

大语言模型选择

大语言模型的选择至关重要。针对个人轻量级知识库场景，我推荐使用 qwen3-8b 作为本地知识库的大语言模型。虽然其参数量相对较低，但在实际应用中表现出色。根据海外社区 Reddit 的测试结果，qwen3-8b 在 RAG 应用方面得分相当不错：

来源：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1kaqi3k/qwen_3_8b_14b_32b_30ba3b_235ba22b_tested/ [2]

使用 Ollama 下载 qwen3 和相应的嵌入模型后，可以在终端查看已安装的模型：

非程序员用户请注意：如果你不熟悉终端操作或不知道如何下载模型，可以直接跳过这一步，后续会有更简便的方法。

知识库文档准备

高质量的知识库文档是系统高效运行的关键。除了手动整理文档外，我们还可以借助 AI 从网络抓取高质量内容，并以 markdown 格式存储到本地（这种格式对 AI 处理特别友好）。

例如：可以添加一些常用的 MCP 工具（如 fetch、filesystem 等），从官网或其他渠道爬取内容并保存到本地。

以下是一个实用的提示词模板，只需替换你想要爬取的网页地址：

使用 sequential-thinking 工具思考并完成下面的工作：

1. 使用 fetch 工具查询网址：https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol [3] ，并获取网页正文中的每个链接的内容
2. 使用 filesystem 工具将每个网页的内容保存为一个单独的 markdown 文件，保存在 docs 文件夹中

关于 MCP 的详细配置方法，可以参考视频号中 Cursor 101 系列第 4 集《MCP 详解与配置》，本文不再赘述。

实操

现在让我们打开 Cherry Studio 应用，开始实际操作。

01 添加模型

首先需要在 Ollama 和硅基流动平台中分别添加推理模型、嵌入模型和重排模型：

值得一提的是，硅基流动平台使用非常方便，直接登录即可获取 API key，无需额外在网页操作。本文将主要使用硅基流动进行演示，因为其响应速度明显更快，能够达到约 50 token/秒，而 Ollama 大约只有 10 token/秒。有趣的是，Ollama 在终端直接输出时速度却很快，这可能与模型推理过程和 Ollama 集成优化不足有关。

在硅基流动官网可以看到，qwen3-8b 和 bge 模型都是免费提供的：

来源：https://cloud.siliconflow.cn/models [4]

如何选择取决于对于个人数据是否想要完全私有化，完全私有化，可以选择 ollama，但是对于不懂技术，只想要快速使用的用户来说，可以直接在应用中注册网云平台免费使用，前面提到过，会将本地知识库检索出来的部分数据，推给远程的大语言模型 API，来生成最终结果。

02 新建知识库

接下来填入知识库名称，选择合适的嵌入模型和重排模型。创建好知识库后，就可以方便地添加文档了。应用支持多种格式，最实用的功能是可以直接添加整个目录，然后等待系统完成嵌入和保存：

03 新建智能体

输入智能体名称、设置提示词，并选择刚才创建好的知识库。以下是一个核心提示词示例：

你是一位熟悉 Cursor AI 编辑器的专家助手，擅长解答与 Cursor 使用、配置、插件、编码等相关的问题。

当用户提出关于 Cursor 的问题时，首先从关联的知识库中查找相关信息。
如果知识库中未找到答案，再根据你的专业知识进行解答。

如果你配置了支持网络查询的 MCP 工具，效果会更好——可以修改提示词，让智能体先查询本地知识库，查询不到时再进行联网查询。这样可以有效避免大语言模型在缺乏信息时产生的"幻觉"问题（因为大模型的训练数据通常较为滞后）。

默认选择 qwen3-8b 模型，重要提示：将模型温度设置为 0。这样可以让模型严格基于事实回答，在知识库查询不到信息时不会创造性地回答，从而避免生成错误信息或答非所问。

在知识库设置中，记得选择并连接你之前创建好的知识库。

04 聊天框中测试

最后，将智能体添加到聊天框中，开始进行提问测试：

现在，你可以自由地向知识库提问了：

你还可以随时切换到 Ollama 本地模型进行回答，体验不同模型之间的差异：

最后

通过本文介绍的方法，你现在已经拥有了一个功能完善、响应迅速的本地 AI 知识库。这套系统特别适合以下场景：

1. 个人知识管理：将散落各处的笔记、文档集中管理，快速检索
2. 专业领域学习：导入专业书籍、论文，进行深入问答
3. 工作效率提升：快速查找项目文档、会议记录等信息
4. 内容创作辅助：基于已有知识生成写作素材、构思创意

相比云端 AI 服务，本地知识库有几个明显优势：

• 数据安全：敏感信息不会上传到外部服务器
• 无需联网：离线环境下也能正常工作
• 无使用限制：不受API调用次数或字数限制
• 完全掌控：可以根据需要自由调整系统配置

当然，这个系统还有很多可以优化的空间。例如，你可以尝试更大参数量的模型（如果硬件允许）、调整知识库分块策略、优化提示词设计等。随着开源模型的不断进步，这套系统的能力还将持续提升。

希望这篇教程对你有所帮助。如果你在搭建过程中遇到任何问题，或者有改进建议，欢迎在评论区留言交流！

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