第 4 卷

在用户提问时，利用RAG技术在数据库中搜索到相似答案，最终回复用户。

过去我有通俗解释过RAG技术，大家如果不了解，可以回头看下：一文通俗讲透RAG背后的逻辑，让AI回答更精准！

我们再配置一个向量模型：BAAI/bge-m3。如果希望搜索的精准度更高，可以选择Pro/BAAI/bge-m3。

按照同样的方式配置到Cherry Studio中，这里不需要点击检查。

9、在Cherry Studio创建知识库，选择刚才配置的嵌入模型，这样就会自动利用对应的模型来向量化数据。

如果本地PDF文件是扫描件、手写件，或者带有复杂的表格和数学公式，解析效果会很差，甚至无法解析。

遇到这种情况，建议配合过去我介绍的PDF转结构化文档的方案来使用！！！

这样才可以正常回复知识库的内容：免费AI神器！精准解析PDF还能一键翻译！

如果追求性价比，推荐使用Doc2x：https://doc2x.noedgeai.com?inviteCode=4A6KOD

如果希望更加稳定，那么可以考虑Textin：

https://www.textin.com/market/detail/pdf_to_markdown

当我们上传文件后，箭头指向的图标如图所示，则代表向量化成功。

11、测试使用，这一步添加助手，并选择刚配置的满血R1模型。