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CherryStudio 开源大模型工具带来知识库啦， step by step 的教程！

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作者：wangshushu   
在 0.91 版本中，CherryStudio 带来了期待已久的知识库功能。
下面我们将按步骤呈现 CherryStudio 的详细使用说明。
添加嵌入模型
[ol]
  • 在模型管理服务中查找模型，可以点击“嵌入模型”快速筛选；
  • 找到需要的模型，添加到我的模型。
    [/ol]

    创建知识库
    [ol]
  • 知识库入口：在 CherryStudio 左侧工具栏，点击知识库图标，即可进入管理页面；
  • 添加知识库：点击添加，开始创建知识库；
  • 命名：输入知识库的名称并添加嵌入模型，以 bge-m3 为例，即可完成创建。
    [/ol]


    添加文件并向量化
    [ol]
  • 添加文件：点击添加文件的按钮，打开文件选择；
  • 选择文件：选择支持的文件格式，如 pdf ，docx ，pptx ，xlsx ，txt ，md ，mdx 等，并打开；
  • 向量化：系统会自动进行向量化处理，当显示完成时（绿色✓），代表向量化已完成。
    [/ol]



    添加多种来源的数据
    CherryStudio 支持多种添加数据的方式：
    [ol]
  • 文件夹目录：可以添加整个文件夹目录，该目录下支持格式的文件会被自动向量化；
  • 网址链接：支持网址 url ，如 https://docs.siliconflow.cn/introduction ；
  • 站点地图：支持 xml 格式的站点地图，如 https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml ；
  • 纯文本笔记：支持输入纯文本的自定义内容。
    [/ol]

    搜索知识库
    当文件等资料向量化完成后，即可进行查询：
    [ol]
  • 点击页面下方的搜索知识库按钮；
  • 输入查询的内容；
  • 呈现搜索的结果；
  • 并显示该条结果的匹配分数。
    [/ol]


    对话中引用知识库，并生成回复
    [ol]
  • 创建一个新的话题，在对话工具栏中，点击知识库，会展开已经创建的知识库列表，选择需要引用的知识库；
  • 输入并发送问题，模型即返回通过检索结果生成的答案 ；
  • 同时，引用的数据来源会附在答案下方，可快捷查看源文件。
    [/ol]


    结语
    在 LLM 技术浪潮中，CherryStudio 顺应趋势，推出知识库与 RAG 功能，注入更卓越的检索与信息调用能力，也进一步拓宽了 CherryStudio 在多元生产力场景中的应用版图。
    诚然，受限于现阶段语言模型的基础能力，体验尚未臻于完美，但随着技术的不断迭代革新，RAG 技术必将成为 AI 应用的明珠，未来可期。
    • SilentOrFight   
    支持👍
    wangshushu
    OP
      
    忘记放链接了 https://github.com/kangfenmao/cherry-studio/releases
    unco020511   
    感谢,用上了.之前上传附件的功能,也是用的 RAG 吗
    wangshushu
    OP
      
    @unco020511 是的，但是那个只能跟单一文件对话，而且检索匹配能力很弱，新版本是专用的嵌入模型和向量数据库处理的，处理大量文件优势非常明显
    unco020511   
    @wangshushu #4 请问背后是使用类似 dify 之类的编排框架吗,最近也在调研 RAG 这块如何和我们的业务结合起来
    kangfenmao   
    @unco020511 有源代码，你可以去看一下处理流程
    kangfenmao   
    @unco020511 https://github.com/kangfenmao/cherry-studio/blob/main/src/main/services/KnowledgeService.ts
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