Cherry Studio，硅基流动，DeepSeek R1 API，知识库文章汇总

最新推荐文章于 2025-04-07 16:08:37 发布
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分类专栏： 机器学习-建模算法-代理模型 文章标签： Deepseek
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【实战篇】【硅基流动API+Cherry Studio搭建个人知识库全流程解析：从零到精通的超详细指南】
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04-07 274
在人工智能技术高速发展的今天，基于大语言模型的知识库已成为开发者提效的必备工具。然而云端服务存在响应延迟、数据隐私、硬件依赖等痛点。通过硅基流动API与的深度整合，我们既能享受大模型的强大能力，又能实现本地化部署与高效管理。本文将从环境配置到高阶调优，手把手带你构建企业级知识库系统。
5 分钟用满血 DeepSeek R1 搭建个人 AI 知识库（含本地部署）
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Jay的个人博客
02-04 6万+
备注：评论区回复“DeepSeek”，免费领取万字DeepSeek指南。看到这里，相信你已经找到最适合自己的 DeepSeek 个人知识库方案了。如果你和大多数人一样，选择使用官方 API ，那就不用再为性能和本地硬件资源发愁；如果你恰好有充足的算力和技术储备，本地部署也是个不错的选择。不过，在整个过程中，我想和你分享的不仅仅是这些技术细节。而是一个中国团队能做出世界级大模型，一个需要 +86 才能注册的大模型。很庆幸，我们能作为中国 AI 技术进步的见证人。当然，暂时的领先不是终点。
Deepseek R1 本地模式构建本地知识库
doony的专栏
02-20 972
目标：在windows环境，使用deepseek本地模式搭建本地知识库。
使用 CherryStudio 搭建浏览器知识库
云水木石
03-06 987
上个周末去参加了一个 WHLUG 的线下活动，了解了 CherryStudio 这个 AI 工具。虽然在 UOS 系统中也有 UOS AI 助手，但作为技术从业者，别的产品也该体验一下，看看别人的产品有什么值得借鉴的地方。前几天 CherryStudio 发布了一个里程碑版本 1.0，这标志着 CherryStudio 开始稳定成熟。CherryStudio 是一个开源的跨平台版本，在 Linux...
零代码构建AI助手：Cherry Studio全功能实践指南
细节处有神明的博客
02-10 1万+
Cherry Studio 是一个国人开发的开源，多模型服务的桌面客户端，在 github 上有 5.7 k 的 star。因其简单易上手，最近非常火。而且最近更新比较频繁，适合新手快速上手。Cherry studio 是适合个人的 AI 工具箱，通过使用它可以快速理解大语言模型调用、模型选择、模型参数微调、文生图、搭建本地知识库应用、联网搜索等一系列的 AI 应用，帮助我们提升工作效率。
Cherry Studio 、anythingllm扫盲
chunmiao3032的专栏
02-13 6363
如果你需要一个功能丰富、支持多种模型和AI助手的工具，Cherry Studio 是一个不错的选择。而如果你更关注文档知识库管理和多用户协作，AnythingLLM 可能更适合你的需求。如果你需要一个功能丰富、回答全面且支持多种模型和文档处理的工具，是一个更好的选择。如果你更关注知识库的管理和文档检索功能，且需要支持多用户和权限管理，可能更适合你的需求。
Deepseek R1模型本地部署(ollama+cherry studio)、调用硅基流动Deepseek api详细指南(适用于Windows系统)
wifimale的博客
02-25 1546
本地部署Deepseek，调用硅基流动api使用Deepseek
Cherry Studio搭建本地知识库：释放DeepSeek R1最大潜力，打破硬件限制
m0_63171455的博客
04-07 1475
今天我们——借助硅基流动的 API 接口，让你轻松接入DeepSeek R1模型，体验满血复活版R1的强大功能。今天给大家介绍一个新的工具，Cherry Studio，一款聚合主流大语言模型服务的桌面工具。它通过直观的可视化界面和远程API接口，实现了跨平台调用各类模型，既降低了对本地硬件的依赖，又大幅提升了使用效率，为大家搭建高效知识库提供了全新思路。打开Cherry官网：https://cherry-ai.com/download选择适配自己操作系统的版本进行下载。
基于硅基流动（Silicomb）与 Cherry Studio部署DeepSeek-R1
heromps的博客
02-05 3300
DeepSeek-R1 是 DeepSeek-AI 开源的大规模语言模型，具有强大的推理能力。为了在本地高效运行 DeepSeek-R1，本教程将介绍如何使用 硅基流动（Silicomb） 和 Cherry Studio 进行部署，实现推理。
AI工具——Cherry Studio，搭建满血DeepSeek R1的AI对话客户端【硅基流动DeepSeek API】
echola_mendes的博客
02-07 8405
本文介绍了如何利用 Cherry Studio 平台和 DeepSeek R1 模型搭建 API 客户端，并建立使用个人专属AI知识库
【AI大模型】Cherry Studio和Deepseek模型搭建本地知识库+硅基流动API调用+本地ollama模型调用
LeonJin的博客
02-08 3229
构建知识库的技术路径并不难理解，cherry studio给出了很完整的解决方案和工程实现demo从结果完整度来看，deepseek-r1 > deepseek-v3 > deepseek-r1:14b从耗时情况来看，deepseek-r1:14b < deepseek-v3 < deepseek-r1 (不排除云端资源紧张导致耗时增加)基本上可以确认基于推理模型和嵌入模型以及一系列的知识前处理和后处理工具可以搭建出一个本地知识库。
【保姆级教程】Cherry Studio+DeepSeek R1 本地知识库搭建指南：告别硬件限制，打造专属 AI 助手
awei0916的专栏
04-06 1476
作为AI开发者，你是否遇到过这些痛点？ - 高性能大模型本地部署难，显卡成本动辄上万 - 多模型切换繁琐，每次都要重新配置环境 - 文档检索靠手动，效率低下还容易遗漏关键信息 今天推荐的 **Cherry Studio** 完美解决这些问题！这是一款支持多模型聚合的桌面工具，通过可视化界面+远程API调用，让你轻松接入DeepSeek R1等顶级大模型，无需高端硬件即可实现本地聊天和知识库搭建。本文手把手教你从下载到实战，建议收藏备用！
Deepseek R1 模型本地部署(ollama+cherry studio)详细指南！ 个人知识库搭建与使用
代码时光
02-14 6044
对于想要在本地或自托管环境中运行 LLM 的用户而言，Ollama 提供了一个无需 GPU、在 CPU 环境也可高效完成推理的轻量化 “本地推理” 方案，接下来跟着笔者学习怎么一步步搭建自己的本地知识库吧
中国能源互联网行业市场现状分析-发展状况良好(附-政策汇总).docx
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硅基流动deepseek知识库
03-08
### 硅基流动 DeepSeek 知识库 IT 资源介绍 #### 工具与环境设置 为了构建基于硅基流动的 DeepSeek 知识库，需先完成必要的准备工作。这包括注册硅基流动账号并获取相应的API权限[^1]。 #### 搭建本地私有知识库 通过使用满血版 DeepSeek-R1 大模型以及 Cherry Studio 客户端，在短短五分钟之内就能建立起一个既安全又智能化的本地私有知识库。此过程不仅简化了文档管理和检索流程，还提供了强大的 AI 辅助生成功能，极大地提高了工作效率和质量。 #### 部署指南 对于希望在 Windows 上实施该方案的技术人员来说，官方提供了一份详细的《Deepseek R1 模型本地部署 (ollama+cherry studio)》手册。这份资料涵盖了从下载所需软件包到最终配置成功的每一步骤说明，确保用户可以顺利地将这套先进的解决方案应用于实际场景之中[^3]。 #### API 接入方式 当涉及到与其他系统的集成时，则可通过调用硅基流动平台上的 DeepSeek API 来实现数据交互和服务扩展。这里推荐采用通用接口形式——即“Generic OpenAI”，以便更好地兼容不同类型的第三方应用或服务[^2]。 #### 开发者支持 针对开发者群体，《AnythingLLM 对接硅基流动 DeepSeek R1》是一份非常有价值的参考资料。它深入探讨了如何对接这两个系统之间的具体方法论和技术细节，并附带了一系列实用的操作建议来帮助开发团队快速上手并充分利用这些功能特性[^4]。 ```python import requests def get_deepseek_api_data(api_key, endpoint): headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.get(endpoint, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Error fetching data from DeepSeek API: {response.text}") ```
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