基于deepseek模型知识库,Cherry Studio和AnythingLLM使用效果对比

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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