就是今天打开时候提示更新了知识库功能，可我照着提示看了半天，也没加上知识库，这个功能是干嘛的啊？
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基于RAG的对话
先添加嵌入模型，然后选嵌入模型上传知识库文件，然后就能问了
适用于文本数据少，微调模型不现实情况下的知识库大模型问答
比如把一门课的教材丢进去问问题之类的
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我也来学习一下
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官网有教程，带截图
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感谢佬的回复
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感谢佬，另外能解答一下，这个第一步，嵌入模型去哪里找啊？
感谢佬，我去看下 
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你填写 API 之后，cherry-studio 会自动获取分类的，你点击加号即可。
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太强了，我立刻使用
太强了 谢谢佬
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厉害啊！
厉害了，学习一下
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同样的疑惑，感谢解答。
那么知识库算不算是一种小型的RAG？ 就是在LLM本身的能力上+自己提供的文档检索？
想像了一下用途，可以调用自己的素材做数据分析报告之类的?
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还想请问一下，知识库的分类，选哪个比较好
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佬，想问下为了精准度，我想让中转的4o-mini或者deepseek的模型作为嵌入模型来使用，好像Cherry studio不太能用额。。。
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不同类型的模型用处不一样的，嵌入模型用于划分特征向量，你说的都是多模态的大语言模型
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哇哇 太赞了 rag也上了
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嵌入模型跟大语言模型不是一个模型，大语言模型返回的是自然语言
嵌入模型返回的结果是一个向量值（且这个向量值只对当前的嵌入模型有意义）
RAG实际上就是把你的问题转化为向量值，然后把知识库的文章分段然后转换为向量值，找到问题对应向量值的最近几个文档块，完成搜索，然后再塞给大语言模型给你总结。
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