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Cherry Studio+硅基流动,打造个人AI知识库的新选择! 核心内容: 1. Cherry Studio功能介绍与多平台兼容性 2. 硅基流动注册与API密钥配置 3. 知识库搭建与模型集成操作步骤
Cherry Studio 是一款支持多个大语言模型(LLM)服务商的桌面客户端,兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。它内置了 30 多个行业的智能助手,旨在帮助用户在多种场景下提升工作效率。
项目地址:
https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/blob/main/docs/README.zh.md
使用教程:https://docs.cherry-ai.com/
主要特性包括:
SiliconCloud(硅基流动)是一个集合了多种顶尖大模型的一站式云服务平台, 它提供开箱即用的大模型 API,按量收费,助力应用开发轻松实现。
注册地址:https://cloud.siliconflow.cn/i/FB4BZiFO
输入手机号进行注册,注册成功后会获得14元余额,约等于2000万tokens(Qwen2.5-14B-Instruct 模型单价下的数量)。同时,邀请新用户注册也会获得赠送token。
输入密钥名称,新建密钥。新建后会自动生成密钥,可以复制下拉供后续使用。
进入最左下角设置,第一个就是“硅基流动”,在配置页面的API密钥输入框粘贴前面复制的API密钥。点击检测,检测成功后即表示可用。
配置页面滑动到最底部,点击“管理”按钮,打开硅基流动模型配置弹框,进入嵌入一栏,选择要添加的模型。注:BAAI/bge-m3为免费模型,Pro/BAAI/bge-m3为收费模型。
填写知识库名称,选择嵌入模型。例如我这里选择的是前面添加的收费模型“Pro/BAAI/bge-m3”。
添加完成后如下所示:
CherryStudio 支持多种添加数据的方式:
注意:
例如,我导入了“软件评测师”相关的文件,随后搜索。
可以直接拖拽文件,或是点击“添加文件”、手动选择本地文件,出现绿色的✅表示向量化完成。
先在底部对话框中选择知识库,我这里选择的是“软件评测师”知识库,随后输入问题进行提问,回复的答案底部带有“引用内容”,表示知识库引用成功。
在 Cherry Studio 知识库中添加的数据全部存储在本地,在添加过程中会复制一份文档放在 Cherry Studio 数据存储目录。
当文档被添加到 Cherry Studio 知识库之后,文件会被切分为若干个片段,然后这些片段会交给嵌入模型进行处理。当使用大模型进行问答的时候,会查询和问题相关的文本片段一并交个大语言模型处理。
注意:如果对数据隐私有要求,建议使用本地嵌入数据库和本地大语言模型。
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