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CherryStudio使用指南——详细教程让你玩懂AI_cherry studio


文章目录

  • 为什么使用?
  • 下载
  • 安装
  • 使用
    • 添加模型
      • API 调用
      • 本地调用
      • 测试使用
    • 联网功能
      • 添加网络搜索
      • 使用网络搜索
    • 数据设置
  • MCP 使用
  • 知识库
    • 添加重排模型
    • 添加知识库
    • 使用知识库
  • 迁移配置

为什么使用?

CherryStudio 就相当于一个 AI 的合集,能够集合多模型对话,知识库管理,AI 绘画等各种功能的一个集合工具。

而且内容都是本地的,隐私性是拉满了。

当然,主要目的还是为了提升工作效率。

下载

客户端下载 | CherryStudio

直接进入该网站进行下载。

安装

双击下载的 exe 文件。

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为所有用户安装,点击下一步。

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可以更改一下路径,不用默认安装在 C 盘。

点击安装。

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这就安装成功了,十分的简单。

使用

接下来就是如何使用。

其实也可以看官方的文档

添加模型

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点击右下角的设置按钮。

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在模型服务这里就可以添加各种大模型了。

我们可以使用 API 调用大模型或者使用本地部署的模型。

API 调用

这个其实非常的简单。

以硅基流动为例子。

注册一下账号,进入 API 秘钥页面。

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创建 API 秘钥,然后复制一下 API 填入下面的输入框中。

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可以点一下检查,随便选个模型,来看 API是否有效。

然后点击右上角的开关。

这时硅基流动旁边会出现一个绿色的 on,表示模型开启。

本地调用

这里以 Ollama 为例,当然 LM Studio 也可以使用。

Ollama 本地部署的可以看我这一篇博客使用ollama管理模型。

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API 秘钥不用填写。

你要是调用的本地的,API 地址就不用动。

如果是其他机器的,就把 localhost 改为对应的地址。

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然后点击添加。

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这里填写模型的名字,这儿需要查看一下 ollama 的文档,模型ID 不是随便起名的,需要相对应。

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这里我使用 deepseek-r1:14b 的模型。

测试使用

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回到最开始的界面,上面可以切换已经加入的模型,下面与之聊天,我这里使用的是本地部署的 deepseek。

接下来就可以愉快的对话了。

联网功能

有时候需要使用大模型阅读一些网页或者搜索一些东西,这时候就需要大模型具有联网的功能。

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这其中有一些大模型是自带联网功能的,就看你的 LLM 旁边有没有带这个小的🌐网络图标, 比如这个 Gemini 2.0 Flash 就是自带联网功能。

但是像是本地部署的模型,还有 DeepSeek 模型是不自带联网功能的,这时候就需要添加联网的模型。

添加网络搜索

这里我使用 tavily。

Tavily 是一款用于增强搜索引擎能力的人工智能驱动工具,它可以帮助用户更快速、更准确地找到所需信息。

使用起来也十分简单。

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还是打开设置,选择网络搜索,搜索服务上默认就是 Tavily。

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打开 Tavily 网页,直接使用 Google 登录,然后复制一下 API Keys 填入上图的 API 秘钥输入框就可以联网用大模型了。

不过要注意一下 credits,免费给了 1000 个,每搜索一次消耗一个。

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也可以设置一下搜索设置,可以把增强模式打开。

使用网络搜索

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先打开输入框下方的🌐。

这里使用 DeepSeek 进行提问,可以看到现在可以联网了。

提问的语言不同,也会给出相应的答复,比如上方用中文提问,给出的就是 B 站的教程。

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使用英文提问,给的就是油管。

给的链接数目跟上方设置的搜索结果个数有关,默认是 5 个,最高是 20 个。

数据设置

没什么用,就是把对话保存一下。

目前我觉得没什么用。

MCP 使用

可以看这一篇博客 MCP指南

知识库

目前知识库最常用的方法是RAG,也就是检索式增强生成。

输入文件,拆分成文本块,然后用嵌入模型把文本块向量化,然后就存储在向量数据库里面。

用户检索数据的时候,也是把问题向量化,然后跟向量数据库匹配,把最符合的几个返回给 AI 让 AI 进行归纳总结。

所以其实不是特别的好用。

有三大问题。

  • 切片很粗暴:这个目前没有好的方法
  • 检索不精准:使用重排模型
  • 没有大局观:使用数据库 MCP

添加重排模型

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在硅基流动模型下面点击添加。

添加重排模型。

这个是用来优化检索精度的。

添加知识库

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选中侧栏的知识库。点击添加。

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随便起个名称,然后设置一下嵌入模型以及重排模型,注意 Pro 这个嵌入模型是付费的,并且使用给知识库喂材料会消耗大量的 token。

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把资料拖进去,蓝点表示正在向量化,根据你资料的大小,可能要等待较长的时间。

注意材料要使用 utf-8 编码,使用 GB2312 是乱码的。

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变成绿色就可以使用了。

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这时候我们可以搜索一下知识库,看看内容,右上角有得分情况。注意搜索也是调用了大模型的,所以如果不是本地部署的话需要联网才能使用。

使用知识库

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回到聊天,在聊天栏下面添加知识库,选择添加刚刚创建好的知识库——文章。

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使用。

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可以看到会标注引用内容。

迁移配置

我有多台电脑,可能需要在多处使用 cherrystudio,但就看上面的博客,就知道配置起来还是比较麻烦的。

不过所幸,cherrystudio 给了迁移配置的功能,我们可以快速迁移配置到不同的电脑上。

备份

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打开设置,选择数据设置,第一个就是。

选择备份,选择一个文件夹去保存备份。

使用备份

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这就是另一台电脑了,可以看到什么都没有设置,还是数据设置这里,这次点击恢复。

选择刚才备份的文件,是一个zip文件。

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然后等待数据恢复,可能会有些慢。

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等待片刻,可以看到数据已经迁移了,我们不必再麻烦一次进行多处配置了。

同时知识库使用的向量数据库,以及 MCP 的一些配置也会一并迁移过去。