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第一步：下載 Cherry Studio安裝， 注冊 Deepseek API 和 SiliconFlow

注冊Deepseek API 用于導入 Deepseek-V3

注冊SiliconFlow（硅基流動）用于使用 Embedding 模型，我選用了硅基流動提供的 Pro/BAAI/bge-m3，效果很好。

第二步：導入 CoT Prompt

 ▼ 在 Cherry Studio 中新建一個助理，添加以下 Prompt（richards199999/Thinking-Claude）：

創(chuàng)建知識庫

1. 知識庫入口：在 CherryStudio 左側(cè)工具欄點擊知識庫圖標進入管理頁面
2. 添加知識庫：點擊添加按鈕創(chuàng)建新的知識庫
3. 命名：輸入知識庫名稱并選擇嵌入模型（如 bge-m3）完成創(chuàng)建

添加文件并向量化

1. 添加文件：點擊添加文件的按鈕，打開文件選擇；
2. 選擇文件：選擇支持的文件格式，如 pdf，docx，pptx，xlsx，txt，md，mdx 等，并打開；
3. 向量化：系統(tǒng)會自動進行向量化處理，當顯示完成時（綠色 ?），代表向量化已完成。

添加多種來源的數(shù)據(jù)

CherryStudio 支持多種添加數(shù)據(jù)的方式：

1. 文件夾目錄：可以添加整個文件夾目錄，該目錄下支持格式的文件會被自動向量化；
2. 網(wǎng)址鏈接：支持網(wǎng)址 url，如https://docs.siliconflow.cn/introduction^[2]；
3. 站點地圖：支持 xml 格式的站點地圖，如https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml^[3]；
4. 純文本筆記：支持輸入純文本的自定義內(nèi)容。

搜索知識庫

當文件等資料向量化完成后，即可進行查詢：

1. 點擊頁面下方的搜索知識庫按鈕；
2. 輸入查詢的內(nèi)容；
3. 呈現(xiàn)搜索的結(jié)果；
4. 并顯示該條結(jié)果的匹配分數(shù)。

對話中引用知識庫生成回復

1. 創(chuàng)建一個新的話題，在對話工具欄中，點擊知識庫，會展開已經(jīng)創(chuàng)建的知識庫列表，選擇需要引用的知識庫；
2. 輸入并發(fā)送問題，模型即返回通過檢索結(jié)果生成的答案 ；
3. 同時，引用的數(shù)據(jù)來源會附在答案下方，可快捷查看源文件。

結(jié)語

在 LLM 技術(shù)浪潮中，CherryStudio 順應趨勢推出知識庫與 RAG 功能，不僅注入了更強大的檢索與信息調(diào)用能力，還拓寬了其在多元生產(chǎn)力場景中的應用版圖。

誠然，受限于當前語言模型的基礎能力，體驗還有提升空間。但隨著技術(shù)不斷迭代革新，RAG 技術(shù)必將成為 AI 應用中的一顆明珠，未來可期。

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