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一、快速入门
1. 什么是知识库和解决什么问题？
知识库（Knowledge Base）是一个存储和管理知识的系统，通常包含结构化和非结构化的信息，用于帮助用户或系统快速查找和获取相关知识。
你可以把它想象成一个“知识仓库”，里面存放着各种有用的信息，比如文档、常见问题解答（FAQ）、数据库、规则、案例等。
解决问题： 可以解决大模型撰造知识和幻觉的问题。
举个栗子：
假设你是一家公司的客服人员，客户问你一个关于产品的问题。
如果你有一个完善的知识库，你可以直接在知识库中搜索相关产品的使用说明或常见问题解答，快速找到答案并回复客户。
如果没有知识库，你可能需要去问同事或查找一堆文档，效率会低很多。
那说到知识库，这里我们又不得不提到另外一个词——RAG.
然后，问题又来了，那么…
2. 什么是RAG？
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型（LLM）变得更聪明的方法。
简单来说，它通过给模型提供一个外部的“知识库”，让模型在回答问题时可以“查资料”，从而给出更准确、更相关的答案。
举个栗子：
想象一下，大模型就像一个学生，而RAG系统就是一本字典。
当学生遇到不懂的问题时，他可以翻开字典查找相关的解释，然后再根据字典里的内容回答问题。
这样，学生不仅能回答得更准确，还能避免“瞎编”答案。
那么，当大模型遇到不懂的问题时，他也可以查字典，也就是RAG系统。
3. 为什么需要RAG？
**大模型的知识有限：**大模型的知识主要来自它训练时用的数据，而这些数据是有限的，尤其是企业内部的业务知识或产品信息，模型可能完全不了解。
**微调成本高：**如果想让大模型学习企业特定的知识，通常需要微调模型，但这不仅成本高，而且效果也不一定好。
**幻觉问题：**大模型在不熟悉的领域可能会“瞎编”答案，这在企业应用中是不可接受的，尤其是那些需要准确信息的场景。
4. RAG 的运作流程图
这里，我先贴出一个 RAG 的运作流程图。
从文档处理角度来看，实现流程如下：
5. 搭建步骤概览
如何用DeepSeek + Cherry Studio在本地搭建私有知识库。
具体搭建实操步骤
步骤一： 下载Cherry Studio可视化工具
不懂怎么操作的先去看这篇文章
步骤二： 部署DeepSeek模型 + Embedding模型
那么，这里又分为两种方式
方式一： 下载去官网下载Ollama工具
-
好处： 可以实现本地部署DeepSeek模型 + Embedding模型，免费
-
坏处： 需要一定的电脑配置才行，不然模型就很鸡肋
方式二： 注册硅基流动账号
-
好处： 不用本地部署
-
坏处： 调用云端的模型服务需要一定的费用，但是也不贵。
方式三： 注册DeepSeek账号
-
好处： 不用本地部署
-
坏处： 调用云端的模型服务需要一定的费用，但是也不贵。
今天我们重点介绍的是第二种方式———硅基流动+Cherry Studio 搭建本地私有知识库。
二、CherryStudio下载和安装
2.1. CherryStudio下载
2.2. CherryStudio安装
2.3. CherryStudio 集成 DeepDeek API（在线）
| 模型标识 | 模型名称 |
|---|---|
| DeepSeek Chat | DeepSeek V3 |
| DeepSeek Reasoner | DeepSeek R1 |
Deepseek官网：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
2.4. DeepSeek 服务体验
2.5. DeepSeek 模型切换
点击顶部模型名称，弹出模型列表，选择已配置模型即可，
这里演示DeepSeek R1 模型切换为DeepSeek V3模型
三、CherryStudio 通过硅基流动 集成DeepSeek
3.1. 注册硅基流动账号
https://cloud.siliconflow.cn/i/MtLRYuAc
3.2. 生成API密钥
3.3. 配置API密钥
输入API密钥后->点击检查->从模型列表中【选择R1模型】
打开服务开关
3.4. 体验DeepSeek服务
四、CherryStudio集成本地Ollama部署的DeepSeek
4.1. 配置本地Ollama DeepSeek
选择Ollama-打开服务开关
点击【管理】后选择模型点击+号
4.2. 切换模型选择本地Ollama DeepSeek R1
从模型列表中，有3个厂商的模型服务，选择Ollama厂商的DeepSeek R1服务。
4.3. 体验本地DeepSeek 服务
五、私域知识库搭建
5.1. 添加DeepSeek推理模型
点击底部的 【管理按钮】，在模型管理服务中查找模型，点击【全部】默认就能看到；
找到需要的模型，点击右侧【+】添加到我的模型。
5.2. 创建知识库
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 BAAI/bge-m3 为例，即可完成创建。
5.3. 添加文件并向量化
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
5.4. 添加多种来源的数据
Cherry Studio 支持多种添加数据的方式：
这里只是说明可以支持很多格式和方式对接，自己尝试一下吧。
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://www.xiaoerpro.com/；
站点地图： 支持xml格式的站点地图，如：https://www.xiaoerpro.com/sitemap.xml；
纯文本笔记： 支持输入纯文本的自定义内容。
**向量化：**当显示绿色 “√” 表示向量化完成，点击 探索知识库按钮即可开始查询
5.5. 搜索知识库
当文件等资料向量化完成后，即可进行查询：
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。
5.6. 输入关键词搜索知识库
比如，这里我输入：”申请解除合同，应提供资料有哪些？“
申请解除合同，应提供资料有哪些？
5.6. 对话中引用知识库生成回复
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。
六、优化
6.1. 添加提示词
然后，为了更好的使用知识库，
我们还可以再新建一个 助手 下面需要填写 提示词，
提示词太长，我把链接地址放下面，自己去复制即可。
知识库提示词
https://github.com/richards199999/Thinking-Claude/blob/main/model_instructions/v5.1-extensive-20241201.md
这里的prompt复制后，在对应的对话界面的提示词中粘贴即可。
将提示词 粘贴进来，点击关闭后即可使用。
6.2. 打开折叠面板
正常思考会很长，可以选择将代码块折叠打开，不会占用太多排版。
