Cherry Studio是一款聚合大模型服务的桌面工具，通过本地知识库和RAG技术可提升模型专业表现500%，同时降低硬件需求。本文详细介绍其安装配置、模型接入、知识库搭建方法，帮助用户突破大模型在时效性、领域深度和硬件依赖方面的局限，适用于法律、医疗、企业等专业场景，为程序员和小白提供高效AI解决方案。

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今天给大家介绍一个新的工具，Cherry Studio，一款聚合主流大语言模型服务的桌面工具。它通过直观的可视化界面和远程API接口，实现了跨平台调用各类模型，既降低了对本地硬件的依赖，又大幅提升了使用效率，为大家搭建高效知识库提供了全新思路。

一、为什么需要本地知识库增强AI模型？

大型语言模型（如DeepSeek-R1）虽然具备强大的通用知识，但在特定垂直领域仍面临三大挑战：

1. 时效性限制：训练数据存在时间滞后性
2. 领域深度不足：专业术语、行业知识覆盖有限
3. 硬件依赖：全参数微调需要昂贵计算资源

Cherry Studio通过创新的本地知识库解决方案，结合检索增强生成（RAG）技术，可提升模型专业表现500%以上，同时将硬件需求降低至消费级显卡水平！

二、下载安装

打开Cherry官网：https://cherry-ai.com/download

选择适配自己操作系统的版本进行下载。

默认安装就可以，安装完成界面如下：

三、选择DeepSeek R1模型

1、配置模型服务，把硅基流动中申请的 API 密钥添加进去。

没有申请过的可以在API秘钥下方点击这里获取密钥，进入硅基流动官网。

点击创建API密钥即可。

没注册过的登录首页后，点击界面左侧API 密钥。

选择新建密钥，输入密钥描述后点击新建密钥。

点击自己刚才新建的密钥就可以复制了，保存好。

2、在下方添加DeepSeek R1模型：deepseek-ai/DeepSeek-R1。

3、测试连通性，点击检查按钮进行测试，看到检查按钮变成对钩就是测试通过了。

看到检查按钮变成绿色对钩。

四、搭建本地知识库

1、添加嵌入模型。点击管理按钮，选择嵌入模型，可以把这几个都添加进去。

确认后可以看到我们之前添加嵌入式模型了。

2、添加本地知识库。点击左侧知识库按钮，添加本地文档。

3、填写知识库名称，选择嵌入模型。

4、上传本地文件，支持多个类型知识，包括文件、目录、网址、网址、笔记等等。

五、使用知识库

1、在聊天窗口选择知识库图标，选中之前创建的知识库。

2、可以在聊天区域询问有关知识库的问题了。一定记住要先选中本地知识库。

六、实测性能对比

七、典型应用场景

1. 法律咨询助手

2. 医疗诊断支持

3. 企业知识查询

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