今天就来给大家介绍一个Cherry studio中非常实用的功能，那就是本地知识库的构建。
废话不多说，开整！
RAG原理简介
先给大家简单科普一下RAG的原理。
**RAG（检索增强生成）**是一种生成式AI技术，通过结合外部知识库的信息和模型生成的内容，提升生成内容的质量和相关性。
具体的流程就是：
- 首先，将外部知识库中的信息进行向量化处理，形成一个向量数据库。
- 然后，将用户的问题输入到模型中，模型会根据问题从向量数据库中检索出相关的信息。
- 最后，将检索出的信息与模型生成的内容相结合，生成最终的回答。
实操环节
下面进入实操环节。
首先，我默认大家已经配置好了白嫖的Qwen3-235B-A22B模型的api，如果没有配置的可以看我上一期文章。
1. 准备嵌入模型
注册登录硅基流动，注册之后2000万Tokens，deepseek爆火那会儿好像是直接送余额。
这个Token多少无所谓，因为我们已经设置了白嫖的qwen3了，我们实际上是要使用硅基流动免费的嵌入模型。
嵌入模型的作用就是将文本转换为向量，然后存储在向量数据库中。这是构建本地知识库很关键的一步。
和上期一样，我们注册登录认证后，新建一个API密钥，然后复制备用。
2. 配置模型
打开Cherry studio的模型配置页面，选择硅基流动，粘贴刚刚复制的API密钥，然后点击模型管理。
点击嵌入模型列表，第一个BAAI/bge-m3就是免费的版本，1024维（维度越高，匹配越精准），8k的输入长度，这个参数足够我们日常使用了。
接着点击重排模型列表，选择免费的BAAI/bge-reranker-v2-m3，这个模型是用来对检索出的信息进行重排序的，提升匹配的精准度。
到这，我们需要的模型就全部准备好了。
3. 构建知识库
下面我们开始构建本地知识库。
首先进行知识库的初始配置，设置好名称，再把刚刚配置好的嵌入模型和重排模型添加进来。
点击确认后，就会进入知识上传页面。可以看到这里的上传方式有很多。我们先从最简单的文件上传开始。
点击添加文件，我这里先选了10个AI相关的报告测试一下，点击打开。
接着所有的文件就会开始进行向量化，文件右侧闪烁的小蓝点就代表正在向量化，变成绿色就代表向量化完成。
其他上传方式也很好理解，我就不一一演示了，大家有兴趣可以看下面这张图。
4. 测试知识库
到这我们的知识库就配置好了，我先简单测试一下。在搜索框内输入【企业落地场景】。
你会发现匹配到6个（之前默认设置的，可以自定义）相关内容切块，按照相关性进行了倒序排列。
关键的是，就算文本块中没有关键词，嵌入模型也会根据语意进行匹配，这个就是RAG的强大之处。
5. 构建智能体进行测试
接下来我们构建一个简单的智能体再测试一下。
分别进行提示词、模型、以及知识库的设置。
知识库问答最害怕模型出现幻觉，所以我们用简单的提示词进行限制。
仅根据知识库内容进行回答，若无相关内容则回复用户"知识库中暂无相关内容"，同时标注好引用来源模型选择白嫖的满血版Qwen3-235B-A22B。
知识库选择刚刚配置好的【AI学习知识库】。
接着实测一下知识库问答的效果。
可以看到，qwen3的指令遵循还是做的很好的，思考过程中也很好的考虑了我设置的系统提示词。
非常克制地仅仅依据知识库进行了回答，并标注了引用来源。
最后
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