现在是构建强大 AI 的最佳时机！
Deepseek V3 正式发布，不仅成本低，效果还超棒！ V3 模型在训练时融入了 R1 的推理能力，虽然它本身不是专门的推理模型，但在执行 CoT（Chain-of-Thought）任务时表现非常出色。 更厉害的是，Deepseek 还支持 Prompt 缓存功能，即使 CoT 的系统提示词很长，缓存后实际消耗的成本也不会太高，性价比直接拉满！
与此同时，Cherry Studio 也推出了基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的知识库，实用性直接升级，简直是 AI 开发者的福音！
话不多说，赶紧动手开干吧！
第一步：注册 Deepseek API 和 Siliconflow
注册 Deepseek API 访问 Deepseek 平台，注册账号并获取 API 密钥。 Deepseek-V3 模型成本低、效果好，是构建 AI 的首选工具！
注册 Siliconflow 访问 Siliconflow 登录页面，使用统一登录系统注册账号。 Siliconflow 提供的 Embedding 模型（如 Pro/BAAI/bge-m3）效果非常棒，适合用于知识库构建。
第二步：下载并配置 Cherry Studio
下载 Cherry Studio 前往 Cherry Studio GitHub 页面，下载最新版本。
导入对话模型 打开 Cherry Studio，点击”设置”，选择”导入模型”。 官方示例中已经提供了 Deepseek 模型的配置，直接导入即可。
导入 Embedding 模型 在 Cherry Studio 中，选择”知识库”功能，导入 Siliconflow 提供的 Embedding 模型（如 Pro/BAAI/bge-m3）。 知识库功能是 0.9.1 版本的新亮点，实用性超强！
也可点击管理添加模型 
第三步：配置 CoT Prompt
新建助理 在 Cherry Studio 中，点击”新建助理”，进入配置页面。
添加 CoT Prompt 在助理的 Prompt 设置中，粘贴你的 CoT（Chain-of-Thought）提示词。 Deepseek 支持 Prompt 缓存，即使提示词较长，也不会增加太多成本，性价比超高！
我们可以对比一下有思维链和没有思维链的回复。 有思维链：
没有思维链：
可以看到思维链会展示思考过程同时更加针对性的进行回复
第四步：知识库教程
在 Cherry Studio 中，知识库功能是 0.9.1 版本的重要更新之一。通过知识库，你可以将外部数据（如文档、API 文档等）与 AI 模型结合，提升问答和推理的准确性。以下是配置知识库的详细步骤：
1. 导入 Embedding 模型
在 Cherry Studio 中，点击”知识库”功能，选择”导入模型”。推荐使用 Siliconflow 提供的 Embedding 模型（如 Pro/BAAI/bge-m3），效果非常出色。 
2. 配置知识库数据源
将你的文档或数据文件（如 Markdown、JSON 等）上传到知识库中。Cherry Studio 支持多种文件格式，确保数据源的多样性和实用性。
- 操作步骤：
- 点击”知识库”功能，选择”上传数据”。
- 选择文件并上传，系统会自动解析文件内容并生成索引。
3. 优化知识库检索
通过调整 Embedding 模型的参数和检索策略，可以进一步提升知识库的检索效果。例如，设置合适的相似度阈值，确保返回的结果既准确又相关。
- 建议：
- 调整相似度阈值：根据实际需求，设置一个合理的阈值，避免返回过多无关结果。
- 优化检索策略：结合上下文信息，提升检索的精准度。
4. 测试知识库功能
在 Cherry Studio 中新建一个助理，配置其使用知识库功能。通过输入问题，测试知识库的检索和回答能力，确保其满足你的需求。 
调整模型温度：
- 温度越低，模型的逻辑和数学能力越强，适合需要精确回答的场景。
- 温度越高，模型的创造力和艺术能力越强，适合需要创意输出的场景。
- 注意：温度设置并非越低越好，过低可能导致模型对基本知识的理解不足。
本地部署模型： 如果你希望本地部署模型，可以使用
ollama。下载后运行以下命令即可：ollama pull momic-embed-text其他配置与前面步骤一致。
5. 持续更新知识库
知识库的效果依赖于数据的质量和时效性。定期更新知识库中的数据源，确保其始终与最新信息同步。
- 建议：
- 定期检查数据源，删除过时或无效的内容。
- 添加新的数据源，确保知识库的覆盖范围不断扩大。
6. 启用知识库的效果
启用知识库后，AI 能够引用知识库中的内容，大大增强其注意力和检索能力。 
对应的流程图（AI生成）： 
小贴士
- 知识库教程：如果对知识库配置有疑问，可以参考 Cherry Studio 官方教程。
- 模型选择：Deepseek-V3 和 Siliconflow 的 Embedding 模型搭配使用，效果非常出色，强烈推荐！
话不多说，赶紧动手试试吧！
参考资源
[长期更新] Cherry Studio 使用指南与讨论汇总 https://linux.do/t/topic/327630
- 汇集了关于 Cherry Studio 的最新教程、使用技巧和社区讨论，适合想要深入学习的朋友。
Deepseek-V3 + CoT 思维链 + RAG 知识库：打造超强 AI 问答系统 https://linux.do/t/topic/316186
- 详细介绍了如何结合 Deepseek-V3、CoT 思维链和 RAG 知识库，构建一个高效、精准的 AI 问答系统，适合进阶用户参考。