CherryStudio配置本地Ollama连接Mistral对话与BGE-M3嵌入模型
在上一篇教程中，我们详细介绍了 Ollama 的完整安装与模型部署流程——从官网下载软件、配置 Windows 环境变量、开放防火墙端口，到拉取并运行“mistral-small3 1”模型（该模型支持推理对话、视觉识别与工具调用）以及“bge-m3”嵌入模型（专用于知识库构建）。目前所有准备工作已
在上一篇教程中，我们详细介绍了 Ollama 的完整安装与模型部署流程——从官网下载软件、配置 Windows 环境变量、开放防火墙端口，到拉取并运行“mistral-small3.1”模型（该模型支持推理对话、视觉识别与工具调用）以及“bge-m3”嵌入模型（专用于知识库构建）。目前所有准备工作已经就绪，仅剩最后一道关键环节：如何让面向用户的 AI 对话界面——Cherry Studio，与底层模型实现无缝对接。接下来，我们将逐步拆解这一配置流程。
首先，启动 Cherry Studio 并进入设置界面，找到“模型服务”区域，选择“Ollama”选项。在详细配置页面中，将“API地址”字段填写为 http://localhost:11434——该地址是 Ollama 模型提供服务的本地接口。填写完成后，点击“管理”按钮进入下一步。
进入 Ollama 模型详细配置页面后，您将看到已下载好的两个模型：“bge-m3:latest”和“mistral-small3.1:latest”。此时，只需点击每个模型右侧的“+”按钮，即可将它们成功添加至 Cherry Studio 的可用模型列表中。
这里有一个需要特别注意的细节：如果您之前曾通过 API Key 方式构建过知识库，那么无法直接替换嵌入模型。您必须新建一个知识库，并在“嵌入模型”选项中手动选择由 Ollama 部署的“bge-m3:latest”模型。
最后一步，返回 Cherry Studio 的设置界面，将“默认模型”切换为 Ollama 部署的“mistral-small3.1:latest”模型。
完成以上所有配置后，您就可以在 Cherry Studio 的对话窗口中自由使用本地模型了——无需依赖网络，所有数据完全本地化，响应速度也更有保障。本文通过较多配图与详细步骤拆解，旨在帮助更多用户轻松上手，因为工具的本质是提升效率，而让技术真正落地，关键在于降低使用门槛。对于技术高手而言，可直接跳过基础细节，直接进入操作环节。
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