基于Deepseek-V3 + CoT思维链 + RAG知识库！我的AI现在强的可怕

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deepseek V3发布，成本低、效果好 V3模型在训练的时候融入了R1的推理能力。 deepseek V3发布，成本低、效果好 V3模型在训练的时候融入了R1的推理能力。虽然模型本身不是推理模型，但是执行CoT的效果非常好 Deepseek支持Prompt缓存，虽然CoT的系统提示词很长，但是缓存之后实际消耗的成本并不高 Cherry Studio发布了基于RAG的知识库，实用等级再上一层 话不多说，开始构建！ 第一步：去注册一个deepseek API和siliconflow（分别用于导入Deepseek-V3和Embedding模型） deepseek API：https://platform.deepseek.com 硅基流动统一登录：https://account.siliconflow.cn/login 第二步：下载Cherry Studio 下载：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/releases 导入对话模型 然后导入Deepseek模型（刚好官方提供的示例就是deepseek）： https://cherry-ai.com/docs/config/ 导入Embedding模型 最新的0.9.1版本支持了知识库。 关于知识 ………………………………