一、Cherry Studio简介

Cherry Studio 是一款支持多个大语言模型（LLM）服务商的桌面客户端，兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。它内置了 30 多个行业的智能助手，旨在帮助用户在多种场景下提升工作效率。

项目地址：

https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/blob/main/docs/README.zh.md

使用教程：https://docs.cherry-ai.com/

主要特性包括：

• 多样化 LLM 服务支持：

• ☁️ 支持主流 LLM 云服务：OpenAI、Gemini、Anthropic、硅基流动等

• 🔗 集成流行 AI Web 服务：Claude、Peplexity、Poe、腾讯元宝、知乎直答等

• 💻 支持 Ollama、LM Studio 本地模型部署

• 智能助手与对话：

• 📚 内置 300+ 预配置 AI 助手

• 🤖 支持自定义创建专属助手

• 💬 多模型同时对话，获得多样化观点

• 文档与数据处理：

• 📄 支持文本、图片、Office、PDF 等多种格式

• ☁️ WebDAV 文件管理与数据备份

• 📊 Mermaid 图表可视化

• 💻 代码高亮显示

• 实用工具集成：

• 🔍 全局搜索功能

• 📝 话题管理系统

• 🔤 AI 驱动的翻译功能

• 🎯 拖拽排序

• 🔌 小程序支持

• ⚙️ MCP(模型上下文协议) 服务

• 优质使用体验：

• 🖥️ Windows、Mac、Linux 跨平台支持

• 📦 开箱即用，无需配置环境

• 🎨 支持明暗主题与透明窗口

• 📝 完整的 Markdown 渲染

• 🤲 便捷的内容分享功能

二、注册硅基流动

1.手机号注册

SiliconCloud（硅基流动）是一个集合了多种顶尖大模型的一站式云服务平台， 它提供开箱即用的大模型 API，按量收费，助力应用开发轻松实现。

注册地址：https://cloud.siliconflow.cn/i/FB4BZiFO

输入手机号进行注册，注册成功后会获得14元余额，约等于2000万tokens（Qwen2.5-14B-Instruct 模型单价下的数量）。同时，邀请新用户注册也会获得赠送token。

2.新建API密钥

输入密钥名称，新建密钥。新建后会自动生成密钥，可以复制下拉供后续使用。

二、Cherry Studio配置

1.配置硅基流动API密钥

进入最左下角设置，第一个就是“硅基流动”，在配置页面的API密钥输入框粘贴前面复制的API密钥。点击检测，检测成功后即表示可用。

2.添加嵌入式模型

配置页面滑动到最底部，点击“管理”按钮，打开硅基流动模型配置弹框，进入嵌入一栏，选择要添加的模型。注：BAAI/bge-m3为免费模型，Pro/BAAI/bge-m3为收费模型。

三、知识库配置

1.添加知识库

填写知识库名称，选择嵌入模型。例如我这里选择的是前面添加的收费模型“Pro/BAAI/bge-m3”。

添加完成后如下所示：

2.添加文件并向量化

CherryStudio 支持多种添加数据的方式：

• 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。

注意：

1. 导入知识库的文档中的插图暂不支持转换为向量，需要手动转换为文本；
2. 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。

例如，我导入了“软件评测师”相关的文件，随后搜索。

① 导入知识库文件

可以直接拖拽文件，或是点击“添加文件”、手动选择本地文件，出现绿色的✅表示向量化完成。

② 搜索知识库

四、对话中引用知识库生成回复

先在底部对话框中选择知识库，我这里选择的是“软件评测师”知识库，随后输入问题进行提问，回复的答案底部带有“引用内容”，表示知识库引用成功。

五、知识库处理流程原理

在 Cherry Studio 知识库中添加的数据全部存储在本地，在添加过程中会复制一份文档放在 Cherry Studio 数据存储目录。

当文档被添加到 Cherry Studio 知识库之后，文件会被切分为若干个片段，然后这些片段会交给嵌入模型进行处理。当使用大模型进行问答的时候，会查询和问题相关的文本片段一并交个大语言模型处理。

注意：如果对数据隐私有要求，建议使用本地嵌入数据库和本地大语言模型。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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