Cherry Studio：开源AI客户端，使用DeepSeek提升效率神器

介绍一下Cherry Studio的相关使用。

Cherry Studio的介绍

Cherry Studio是一个开源的支持多模型服务的桌面AI客户端，为专业用户而打造。集成了超过 300 多个大语言模型，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。支持macOS、Windows、Linux。

提供了丰富的功能，如：对话、智能体、绘画、翻译、知识库等功能

在Cherry Studio中使用硅基流动

Cherry Studio的默认模型服务就是硅基流动，不过要使用的话先得设置API密钥。 在设置的模型服务-》硅基流动中设置API密钥，密钥设置参考文章：硅基流动siliconflow是什么，怎么用它来使用DeepSeek R1。

设置API密钥后，点击检查，确认一下是否能够连接成功。

设置完成就可以在聊天中正常使用了。不过DeepSeek-V3居然说自己是OpenAI开发的人工智能助手。这......

还是R1对自己身份了解除了默认助手，也可以添加各种预设角色的助手。这些助手可以理解为添加了某些特定提示词。关于提示词工程相关可以参考以前的文章： Prompt学习系列(1)-为什么要学习Prompt？

 Prompt学习系列（2）- 完美提示词的六个组件

Prompt学习系列（3）- 一些值得学习的优秀的Prompt库

除了通过硅基流动使用DeepSeek模块，还可以直接通过DeepSeek官方的服务。

在Cherry Studio中使Ollama本地模型

Ollama的使用参考之前的文章：用Ollama在本地部署私有免费大模型使用方法。这里以deepseek-r1:7b模型为例，同样也可以拉取其他的模型

• Ollama中拉取本地模型
• 在Cherry Studio的模型服务Ollama中开启服务 配置Ollama已经拉取到的模型，本地模型无需添加API密钥。

• 在聊天中开启deepseek-r1:7b|Ollma

在Cherry Studio中使用多模型同时对话

在希望查询多个模型对同一个问题的回答的时候，可以使用Cherry Studio的对话框提供的@功能，选择多个模型同时输出，以便对比选择更好的输出，提升效率。

在Cherry Studio中使用知识库

知识库是为了解决LLM模型的知识更新不及时以及本地隐私数据的问题诞生的。是RAG方案的一个重要部分。 关于RAG中嵌入模型和知识库的概念可以参考[[RAG学习系列（1）什么是RAG？]]

教程参考：https://docs.cherry-ai.com/advanced-basic/knowledge-base

1、添加知识库

在 CherryStudio 左侧工具栏，点击知识库图标，即可进入管理页面；添加知识库：点击添加，开始创建知识库

2、知识库中添加内容

CherryStudio 支持多种添加数据的方式：

1. 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；
2. 网址链接：支持网址 url，如https://docs.siliconflow.cn/introduction；
3. 站点地图：支持 xml 格式的站点地图，如https://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml；
4. 纯文本笔记：支持输入纯文本的自定义内容。

这里以网址链接为例：

• 添加网址 （注意：使用网址作为知识库来源时不一定会成功，有些网站有比较严格的反扒机制（或需要登录、授权等），因此该方式不一定能获取到准确内容。创建完成后建议先搜索测试一下）
• 搜索知识库测试一下

3、对话中引用知识库生成回复

聊天窗口，选择知识库。可以看到相关引用内容。

总结

Cherry Studio作为一款优秀的开源AI大模型客户端，通过聚合多模型服务、引入 RAG 知识库、简化操作流程等策略，为专业用户提升效率提供了很多的帮助。使用一圈下来的感受如下：

1. 开源，鼓励用户自行定制和扩展，打造专属的 AI 助手。
2. 对接各种大模型，用户不用切换各个网站或者客户端来对比AI输出
3. 可以同时与多个模型对话
4. 通过Ollama配置本地大模型，不过本地的运行模型大小依赖硬件配置。
5. 更新非常及时，几乎一周一个版本版本
6. 内置智能翻译服务
7. 支持RAG知识库功能
8. 缺点是目前没有DeepSeek官方的联网搜索功能。

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参考资料

1. https://cherry-ai.com
2. https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
3. https://ollama.com/library/deepseek-r1

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