CherryStudio 搭建deepseek本地知识库

1、我是deepseek官方申请的,现在因为各种原因 不开放了,需要的小伙伴可以找我要可以,

第二种选择是硅基流动,首先去 硅基(点我去注册) 注册个账号,因为需要配置 Embedding(嵌入式模型),注册成功后你会获得14R(2000W Token)

2、安装 CherryStudio 客户端,官网提供了全平台 Mac/Win/Linux 客户端

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### CherryStudioDeepSeek 的 IT 信息 #### CherryStudio 平台概述 Cherry Studio 是一款跨平台的聊天机器人工具,能够帮助用户方便地构建知识库。该软件的特点在于其全面的功能支持以及易于使用的界面设计[^2]。 对于希望创建自己的本地化解决方案的人来说,可以考虑利用 CherryStudio搭建 DeepSeek本地知识库。这不仅提供了灵活性,还允许更高效的管理和访问定制化的数据集[^3]。 #### 构建 DeepSeek 本地知识库的方法 为了实现这一点,一种方法是从硅基流动获取必要的资源和服务。具体来说,在完成注册流程之后,可以获得一定量免费额度用于配置 Embedding(嵌入式模型)。这些初始资源足以启动项目并测试概念验证版本的应用程序。 ```python import requests def setup_embedding(api_key, model_name="default"): url = "https://example.com/api/embeddings" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} response = requests.post(url, json={"model": model_name}, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Embedding setup successful.") else: print(f"Failed to set up embedding: {response.text}") ``` 这段 Python 代码展示了如何通过 API 请求来初始化一个嵌入式模型设置过程。实际应用中应替换 `url` 变量中的地址为真实的接口路径,并确保提供有效的认证令牌作为参数传递给函数调用。 #### 当前面临的挑战 值得注意的是,由于 DeepSeek 近期非常受欢迎,许多尝试访问官方网站或应用程序的用户体验到了服务不可达的问题。这种情况下,探索其他替代方案如上述提到的基于 CherryStudio 的部署方式可能成为解决问题的有效途径之一[^1]。
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