几分钟，用 CherryStudio 搭建本地知识库

Cherry Studio

支持多模型服务的 Windows/macOS GPT 客户端

GITHUB：CherryHQ/cherry-studio

Cherry Studio 是一个支持多模型服务的桌面客户端，为专业用户而打造，内置 30 多个行业的智能助手，帮助用户在多种场景下提升工作效率。

由于DeepSeek的爆火，导致硅基更改了规则，赠送的金额虽然能抵扣R1 V3模型，但是限制了每天100次请求，除非你充钱使用PRO版，第二个就是对新手小白不太友好，上手略微麻烦！我新发布了个文章，讲的是网页版知识库，随时使用，随时上传资料，不需要额外什么设置，注册账户，上传资料到知识库，然后使用模型对话，比如R1 V3等，此过程会以画布工作流形式展现，怎么说呢，对新手对文科从业者来说会友好些，我个人用工作流是很少很少的。

对于担心将你的资料泄露，我的看法就是不要将不能外泄的资料给AI读取！如果你实力强大，可以配置一台不错的电脑，本地搭建AI知识库。

Cherry Studio 0.9.1更新后有一个知识库功能，我们可以使用 硅基+Cherry Studio 来实现本地知识库，帮你更好的获取需要的内容，废话不多说直接开始。

1、首先去 硅基（点我去注册） 注册个账号，因为需要配置 Embedding（嵌入式模型），注册成功后你会获得14R（2000W Token）

2、安装 CherryStudio 客户端，官网提供了全平台 Mac/Win/Linux 客户端

• 去 硅基（点我去注册）新建API秘钥，名字随便。

硅基新建API秘钥

• 然后点击 API 秘钥，会自动复制，拿到API秘钥后到CherryStudio客户端内，点击左下角 设置

CherryStudio

• 将 复制的API秘钥 填写进去，点击右边的检查，会提示成功还是失败，当提示成功表示可以使用

CherryStudio硅基

• 然后点击底部的 管理按钮，我们需要添加嵌入式模型，否者无法使用本地知识库功能。

• 这里需要注意下，BAAI/bge-m3模型是免费的，Pro/BAAI/bge-m3模型是收费的，区别的话网站有介绍，可以看看，我这里用 Pro/BAAI/bge-m3 演示。

• 左侧倒数第二个 “知识库按钮”，点击后，命名知识库名称和选择模型，我选的Pro/BAAI/bge-m3

• CherryStudio支持多种方式添加数据：

• 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。

• 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。

• 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

• 到这里其实已经差不多完成了，然后新建一个 助手 下面需要填写 提示词，提示词太长，我把地址放下面，自己复制。

  知识库提示词

• 将提示词 粘贴进来，点击关闭后即可使用。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。

• 然后在 助理的聊天界面底部，将知识库打开选中，到此大功告成，可以直接使用了。

CherryStudio还有其他功能，例如翻译，生图等，可以自己捣鼓下。关于Token计算，可以参考下AI给的。

M Tokens 表示每处理100万个Token的价格是XX元。在这里，Token是一个计算机科学术语，通常用于表示一个单词、一个标点符号或者一个数字。在自然语言处理中，我们通常会将文本分割成Token，然后对每个Token进行处理。在自然语言处理中，中文字符和英文字符通常被视为一个Token。因此，无论是一个中文字还是一个英文字母，它们都会消耗一个Token。