Cherry Studio 平台中实现 RAG(检索增强生成)
时间: 2025-03-01 08:05:54 浏览: 272
### 如何在 Cherry Studio 平台实现检索增强生成 (RAG)
#### 使用 Cherry Studio 实现 RAG 的基本流程
为了在 Cherry Studio 上实现检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG),需要集成合适的模型并配置相应的参数来支持知识库查询和文本生成功能。具体操作如下:
- **准备阶段**
配置 API 地址与密钥,在 Cherry Studio 中添加自定义模型(如 DeepSeek-R1),用于构建知识库[^1]。
- **选择适合的模型组合**
对于更好的性能表现,可以考虑使用 bge-m3 模型配合 Qwen2:7b 或者 llama3.2:latest 进行实验对比,以找到最适合应用场景需求的方案[^2]。
- **建立向量数据库**
基于 BGE-M3 向量模型创建私有知识库,这一步骤对于后续的信息检索至关重要。通过该模型能够有效地将文档转化为高维空间中的向量表示形式,从而便于快速准确地定位相关内容片段[^3]。
- **实施 RAG 流程**
当上述准备工作完成后,则可按照以下方式执行 RAG:
- 用户输入查询请求;
- 系统利用预训练的语言理解能力解析用户的意图,并将其转换成结构化的搜索条件;
- 接着调用之前设置好的索引服务对内部存储的知识条目进行高效查找,返回最有可能满足询问的一组候选答案列表;
- 最终借助强大的自然语言生成技术合成连贯完整的回复内容给到用户端展示出来。
```python
from cherry_studio import KnowledgeBase, ModelLoader
# 初始化知识库实例
kb = KnowledgeBase(api_key="your_api_key", api_url="https://api.cherrystudio.com")
# 加载指定的大规模预训练模型
model_loader = ModelLoader()
retriever_model = model_loader.load('DeepSeek-R1')
generator_model = model_loader.load('Qwen2:7b')
def rag_pipeline(query):
# 执行信息检索部分
retrieved_docs = kb.search(query=query, top_k=5)
# 将检索结果作为上下文传递给生成器
context = " ".join([doc['text'] for doc in retrieved_docs])
# 获取最终的回答输出
response = generator_model.generate(context=context, query=query)
return response
```
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