ollama+Cherry Studio 搭建本地知识库问答

Cherry Studio 安装配置

下载安装

首先下载 Cherry Studio Cherry Studio - 全能的AI助手

配置模型服务

安装后配置自己用供应商提供的大模型,我这里使用的是官方 deepseek 的api。

然后切换到聊天页面,测试是否可以对话成功。

ollama安装配置

下载安装

下载地址 Ollama

安装后记得配置下ollama的环境变量环境变量。

向量模型下载安装

继续去ollama官方搜索并且复制命令,在命令行中输入。(这里也可以安装别的模型,比如向量模型还有大模型主流的都有基本,可以安装,前提地带的动。)

配置向量模型

安装完向量模型后需要启动下,ollama可以windows里搜索,然后双击启动,启动后会在,右侧底部小图标显示。

然后配置 Cherry Studio 设置对应的向量模型,这里密钥地址没有该的话按我的填就行。

创建知识库使用

这里可以直接拖住文件进行,也可以选择目录,也可以是网站加入知识库中。这个笔记的话就相当于记事本,临时编辑直接加到知识库中。

最后回到对话页,使用知识库进行对话。注意向量化文档需要浪费时间,可以看下进度完成后在对话。

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### 使用Cherry Studio免费搭建知识库 #### 准备工作 为了成功利用Cherry Studio构建个人化的知识库,需先完成一系列准备工作。这包括获取必要的软件工具以及理解基本概念。 - 获取`ollama`客户端用于管理模型实例,访问官方网址并按照指引下载适合操作系统的版本[^3]。 - 下载完成后,在终端执行命令 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 来启动 DeepSeek R1 模型服务,该模型将作为后续处理的核心组件之一。 - 接着,通过运行指令 `ollama pull nomic-embed-text` 安装文本嵌入模型,这对于提高检索效率至关重要。 #### 安装与配置Cherry Studio 前往指定网站 https://cherry-ai.com/ 下载最新版的 Cherry Studio 应用程序,并依据提示完成安装过程[^4]。安装完毕后打开应用程序,初次使用时可能需要创建账户或登录已有账号以便同步云端数据和服务支持。 #### 构建个性化知识库 一旦环境准备就绪,就可以着手建立自己的专属知识库了: - **导入现有资源**:如果已经拥有一些结构化文档或其他形式的知识素材,则可以直接上传至平台内;对于非结构性的内容也提供了相应的转换选项来适应系统需求[^2]。 - **定义分类体系**:合理规划信息架构有助于后期查询定位更加便捷高效。可以根据主题领域划分不同类别标签,确保每条记录都能被准确归档存储[^1]。 - **持续更新维护**:随着积累越来越多有价值的信息片段,定期审查调整整个数据库显得尤为重要。及时删除过期无用项、补充新发现知识点都是保持其活力的有效手段。 ```bash # 启动DeepSeek R1模型服务 $ ollama run deepseek-r1:1.5b # 安装文本嵌入模型 $ ollama pull nomic-embed-text ```
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