零代码构建AI助手：Cherry Studio全功能实践指南

在[[为什么不推荐个人本地部署大语言模型？模型供应商推荐]]中，我们曾简要提及使用Cherry Studio搭建知识库的方案。本文将深度解析这款国产AI开发工具的最新功能与实践技巧，助你快速构建知识库、联网搜索、智能体、文生图等多项AI应用。

前期准备

下载 Cherry studio
地址： https://cherry-ai.com/
注意：如果电脑性能不好，不要安装在 C 盘，因为所有资料库信息都在本地。

Cherry Studio 是一个国人开发的开源，多模型服务的桌面客户端，在 github 上有 5.7 k 的 star。因其简单易上手，最近非常火。而且最近更新比较频繁，适合新手快速上手。

模型服务商支持硅基流动等近 30 种服务商，其中 ollama 就是所谓本地部署模型管理器，感兴趣的可以挨个去尝试了解获取 API（不建议一股脑全部申请），软件同时支持自定义添加 4 种主流的模型供应商类型：openAI, Gemini, anthropic, Azure openAI。

模型服务商

自定义添加模型

首先获取在硅基流动官网获取 api key 。Cherry 贴心的做好了所有的跳转链接。

下方按钮点击模型，输入模型 id。模型 id 在模型广场复制。Cherry 自动识别了默认的服务商的模型名称和分组名称。

添加模型

模型id查找

知识库对话并不神秘，就是 RAG 技术，需要本地知识库和两类模型，一类是文本对话，一类是文本嵌入。
文本对话模型示例

在添加文本嵌入模型后，在知识库界面添加知识库，素材可以是文件、网址、网站、笔记。

添加文本嵌入模型

添加知识库

注意，RAG 对 pdf、md 格式更加友好，推荐使用微软开源工具 markitdown 进行转换。 https://www.html.zone/markitdown/

在模型对话界面选择合适的模型，点击知识库图标，开始对话。下面是我以自己的历史博客内容用 deepseekv 2.5 进行的对话演示，输出引用内容可直接点击跳转。

知识库对话示例

Cherry Studio 目前已经支持的联网模型服务商有：
5. Google Gemini
6. 腾讯混元
7. 智谱 AI（全部收费）

具体申请 API 不在赘述，以下是使用 Google Gemini 2.0 联网模型的对话示例。
查找联网模型，注意添加 API key 并检查可用性。

联网模型

在默认助手选择联网模型，点击联网模式，开启对话。

联网对话

内置了多种智能体，所谓智能体就是 prompt +模型参数微调。

选择任意智能体，右键添加助手，在助手栏，右键编辑，可以看到内置的 prompt 。

模型调参包括：默认温度、top-p、上下文数、是否流式输出、思维链长度等。

温度（temperature）：控制生成文本的随机性。值越高，输出越随机和多样化；值越低，输出越确定和保守，倾向于选择概率最高的词。
top-p（nucleus sampling）：也称为概率阈值，决定从累积概率超过p的最小候选词集合中选择。例如，top_p=0.7时，模型会从概率最高的词开始累加，直到总和超过0.7，然后仅从这些词中采样。这有助于减少重复性，同时保持多样性。
上下文数（context window或max_tokens）：可能指模型处理的最大上下文长度，或者生成的最大token数。
是否流式输出（stream）：流式输出指是否逐步接收生成的文本，而不是等待整个生成完成。代码中的stream参数设为False，表示不启用流式传输，一次性返回所有结果。
思维链长度（chain of thought length）：控制推理模型的思维长度。

我们可以通过内置的智能体，根据自己的需求构建属于自己的智能体。具体在智能体-我的-创建智能体。