CherryStudio 是一款支持多模型对话、知识库管理及 AI 绘画的本地化 AI 客户端工具。文章涵盖下载、安装、模型配置（API 及本地部署）、联网搜索功能设置、知识库构建与 RAG 应用，以及跨设备配置迁移方法。通过集成多种大模型接口与向量数据库，用户可实现高效的工作流自动化与隐私保护的数据处理。
CherryStudio 是一个集合多模型对话、知识库管理和 AI 绘画功能的工具。数据本地化处理，隐私性较好，旨在提升工作效率。
访问官网进行下载。 客户端下载
双击下载的 exe 文件。
选择为所有用户安装，点击下一步。
可以更改安装路径，避免默认安装在 C 盘。
点击安装。
安装成功。
具体操作可参考官方文档。 官方文档
点击右下角的设置按钮。
在模型服务这里添加各种大模型。支持 API 调用或本地部署模型。
以硅基流动为例。注册账号，进入 API 秘钥页面。
创建 API 秘钥，复制填入输入框中。
点击检查，选择模型验证 API 是否有效。开启开关后，模型状态显示绿色 on。
以 Ollama 为例，LM Studio 也可使用。
API 秘钥无需填写。本地调用时 API 地址保持 localhost，其他机器需修改对应地址。
点击添加。
填写模型名字，需查看 Ollama 文档确认模型 ID。例如使用 。
deepseek-r1:14b
返回主界面切换已加入的模型，下方进行聊天。
部分大模型自带联网功能（如 Gemini 2.0 Flash），本地部署模型通常不自带。
使用 Tavily 增强搜索能力。打开设置，选择网络搜索，默认服务为 Tavily。
打开 Tavily 网页，使用 Google 登录，复制 API Keys 填入 API 秘钥输入框。
注意免费额度限制。可设置增强模式。
打开输入框下方的网络图标。提问语言不同，搜索结果来源也不同。链接数目与设置的搜索结果个数有关，默认 5 个，最高 20 个。
用于保存对话记录。
可参考 MCP 官方指南。
常用方法是 RAG（检索式增强生成）。输入文件拆分为文本块，嵌入模型向量化后存储于向量数据库。检索时将问题向量化匹配返回结果给 AI 归纳。 存在三个主要问题：切片较粗糙、检索精准度依赖重排模型、缺乏大局观。
在模型下面点击添加重排模型，优化检索精度。
选中侧栏知识库，点击添加。
自定义名称，设置嵌入模型及重排模型。Pro 嵌入模型为付费项，且消耗 Token。
拖入资料，蓝色圆点表示正在向量化。注意材料使用 utf-8 编码，GB2312 会乱码。
变绿即可使用。
可搜索知识库内容，右上角显示得分情况。搜索调用大模型，非本地部署需联网。
聊天栏下方添加知识库，选择创建的条目。
使用时会标注引用内容。
支持跨设备快速迁移配置。
打开设置，选择数据设置，点击备份，选择文件夹保存。
另一台电脑同样进入数据设置，点击恢复。
选择备份的 zip 文件。
等待数据恢复。
数据迁移完成，包括知识库向量数据库及 MCP 配置。
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