DeepSeek+Cherry�Studio：定制专属私⼈独享
知识库�
DeepSeek�R1�满⾎版（671�B）API��搭建知识库�
1、先下载⼀个叫�Cherry�Studio�的软件。�
地址：�
2、登录/注册「硅基流动」，新⽤⼾会赠送�2000�万�Token�额
度，也就是14元�
登录硅基流动官⽹（），注册时邀请码填写�
s2WOdPpR�
或者使⽤专属链接�
赠14元（能⽤很久）。�
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3、来到�API�密钥⽣成界⾯，创建或者复制已有的密钥。�
4、来到�Cherry�Studio，配置�API�Key。�
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5、在模型⼴场⾸⻚，排在前两位的就是「硅基流动」和「华为
云」合作发布的�DeepSeek�R1�/�V3�模型。�
如果需要推理能⼒，记得打开并复制�R1�模型的名称。�
6、在模型服务的硅基流动下⽅，添加�R1�模型。�
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7、记得点击检查，测试下�API�是否可以正常访问。�
8、现在对话模型有了�R1，还缺少⼀个嵌⼊模型。�
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嵌⼊模型的主要作⽤是将本地⽂件的内容转换成有意义的数字，存储到向量数据库中。
在⽤⼾提问时，利⽤�RAG�技术在数据库中搜索到相似答案，最终回复⽤⼾。�
我们再配置⼀个向量模型：BAAI/bge-m3，如果希望搜索的精准度更⾼，可以选择�Pro/BAAI/bge-
m3。�
按照同样的⽅式配置到�Cherry�Studio�中，这⾥不需要点击检查。�
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9、在�Cherry�Studio�创建知识库，选择刚才配置的嵌⼊模型，
这样就会⾃动利⽤对应的模型来向量化数据。
10、上传本地⽂件进⾏向量化。�
如果本地�PDF�⽂件是�扫描件、⼿写件，或者带有复杂的表格�和�数学公式，解析效果会很差，甚⾄⽆
法解析。
这样才可以正常回复知识库的内容：�
如果追求执⾏⽐，推荐使⽤�Doc2x：
如果希望更加稳定，那么可以考虑�Textin�：
当我们上传⽂件后，箭头指向的图标如图所⽰，则代表向量化成功。内
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11、测试使⽤，这⼀步添加助⼿，并选择刚配置的�满⾎�R1�模
型。
如果不想每次在添加助⼿时选择模型，可以将它设置为�默认模型。�
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