DeepSeek模型知识库下Cherry Studio与AnythingLLM的使用效果及嵌入模型性能对比

内容概要：本文档对Cherry Studio和AnythingLLM在基于DeepSeek模型的知识库应用中进行了详细的使用效果对比。首先阐述了对比的基础环境——即采用的基础模型和嵌入模型以及输入的数据来源（iNeuOS工业互联网操作系统130个资料）。其次展示了两种工具面对相同查询问题（如关于iNeuView的介绍）时不同的响应质量。实验结果表明，在相同的条件下Cherry Studio能提供更为详尽有效的答案；最后针对三种不同嵌入模型（deepseek-r1:8b、BAAI/bge-m3和nomic-embed-text），以不调整参数的方式评估它们的表现，发现在回答相同问题时，使用nomic-embed-text作为嵌入模型的答案更贴合原资料并且更符合用户意图。 适合人群：从事AI工具研究与开发的技术人员；希望深入了解AI模型特别是NLP领域的企业IT部门负责人。 使用场景及目标：帮助开发者选择合适的对话式AI产品或评估现有的工具是否满足特定业务需求，同时为想要优化自身产品的团队提供改进建议。 其他说明：文档还提示尽管所使用的主模型相同，但由于具体实施的不同可能会导致最终用户体验存在差异，建议进一步探索其他可能的配置组合来获取最优结果。此外，对于关注工业互联网解决方案的人来说，这份文档也可以让他们了解到有关最新发展的见解。