基于deepseek模型知识库，Cherry Studio和AnythingLLM使用效果对比
目 录
1. 使用效果对比基础
2. Cherry Studio和AnythingLLM使用效果对比
3. Cherry Studio嵌入模型使用对比
4. 结论
1. 使用效果对比基础
网上有很多构建本地知识库的文章，我们更应该更深入应用，对比不同的应用效果，才能发挥知识库本身的价值。
（1）基础模型为deepseek-r1:8b。
（2）嵌入模型分别为：deepseek-r1:8b、BAAI/bge-m3和nomic-embed-text。
（3）投喂资料为iNeuOS工业互联网操作系统的130个相关资料。
2. Cherry Studio和AnythingLLM使用效果对比
这个对比是使用deepseek-r1:8b作为嵌入模型，投喂Word资料后，提问同样的问题后使用的效果对比。
AnythingLLM使用效果，显然回答的比较简洁，不够全面。
投喂资料，如下图：
提出问题：请全面介绍-下iNeuView视图建模功能；回答效果如下图：
Cherry Studio使用效果，提问问题的描述相更简单，但是回答的结果显然比AnythingLLM更好。
投喂资料，如下图：
提出问题：请介绍-下iNeuView；回答效果如下图：
3. Cherry Studio嵌入模型使用对比
分别使用deepseek-r1:8b、BAAI/bge-m3和nomic-embed-text，不设置其他调优参数的情况下，投喂同样的资料，知识库提问的使用效果，同样的提问问题：请介绍一下iNeuView。显然使用nomic-embed-text嵌入模型的回答内容最接近投喂的资料。
（1）使用deepseek-r1:8b作为嵌入模型的回答效果如下图：
（2）使用BAAI/bge-m3作为嵌入模型的回答效果如下图：
（3）使用nomic-embed-text作为嵌入模型的回答效果，最接近投喂资料内容和最符合提问的意图。如下图
4. 结论
同样条件下，AI应用工具Cherry Studio比AnythingLLM效果要更好，按理说AI应用工具的核心是模型，但是同样的模型应用效果是有差别的。也有其他的嵌入模型，大家也可以试试效果分享出来。
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