主题讲座 |《本地AI学习知识库搭建》

2026年5月13日下午2:00由信息服务中心的肖明皓老师主讲的《基于智能体API的个人轻量化智能体知识库构建》讲座在博闻楼B608如期召开。本次讲座旨在让同学们了解智能体API在个人知识管理中的的核心作用，对同学们后续的论文撰写及其他学术活动有很大帮助

为了让同学们能够快速上手，肖老师又重点介绍了两种主流的智能体API调用方式。第一种是通过硅基流动平台，该平台聚合了DeepSeek、Qwen、Llama等多款主流大模型API，提供了统一的调用入口，同学们只需注册账号、获取密钥，就能在一个平台上体验不同模型的能力，非常适合新手入门。第二种则是直接访问DeepSeek官网，注册账号后在开放平台生成专属API密钥，这种方式可以直接对接模型官方接口，调用更稳定，也方便同学们根据自己的使用需求选择合适的模型版本与计费方式。

解决了API的获取问题后，肖老师为同学们演示了如何通过Cherry Studio这款客户端工具快速调用大模型API，这也是本次讲座的核心实操环节之一。他一步步讲解了完整流程：

1. 下载安装：通过讲座提供的二维码或链接，下载对应系统的Cherry Studio安装包，完成基础安装。

2. 配置模型：打开软件后，在设置中选择DeepSeek或其他平台的模型，将之前获取的API密钥填入指定位置。

3. 测试调用：配置完成后，直接在客户端界面发送提问，验证API是否能正常调用、模型能否返回预期回答。

肖老师特别强调，Cherry Studio的优势在于零代码门槛，同学们不需要编写复杂的Python脚本，也不用配置开发环境，只需简单几步就能搭建好自己的大模型调用客户端，非常适合零基础的同学快速上手。同时，他也分享了本次讲座专属的API密钥，同学们可以直接复制使用，无需自行注册付费，大大降低了大家的实践门槛，同学们跟随着老师的指引，一步一步进行下去，完成API的调用。

在讲解完基础的API调用后，老师进一步延伸到个人轻量化智能体知识库的搭建流程，将前面的概念与实操串联起来。他介绍，个人知识库的核心逻辑分为四步：

将自己的课程笔记、文献资料、学习文档等整理成统一格式，完成初步的文本清洗。

将长文本拆分成适合模型处理的小片段，再通过嵌入模型生成向量，存入向量数据库。

在Cherry Studio或其他客户端中，配置向量数据库与大模型API的连接，实现用户提问时，先从向量库中检索相关文本，再交给大模型生成回答。

根据使用反馈调整分块大小、检索参数，定期更新知识库内容，让它始终贴合自己的学习与工作需求。

为了让同学们更清晰地理解整个流程，肖老师现场演示了从“获取API密钥→配置Cherry Studio→导入私有数据→测试问答”的完整过程。当他提问“这份Python课程笔记中，面向对象编程的核心知识点有哪些？”时，模型快速从导入的笔记中检索到相关内容，生成了条理清晰的回答。既没有脱离私有数据，又避免了通用AI的“幻觉”问题，让同学们直观感受到了个人知识库的实用性。

通过本次讲座，同学们不仅理解了个人轻量化智能体知识库的构建逻辑，同时还掌握了可落地的搭建方法，为后续的实践应用打下坚实的基础。

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