为什么这几年只有AI编程算是比较成熟落地的比较快。一方面就是项目代码就是一种文档读取代码就能知道目前的现状也就是有足够的上下文第二就是AI写代码的对就是对错就是错有问题可以快速反馈完善。但是其他领域上下文分散比如关于一个需求TAPD飞书神策企业微信都有相关信息并且AI给的答案没有标准答案可能有些场景对有些场景错。所以如果想要AI好用首先就是解决上下文分散的问题。最好有一个可以集中管理信息的工具。当然此类的工具很多但是考虑到灵活本地便捷方面我还是推荐Cherry Studio。本篇不含任何邀请推广都是自己实际使用的工具相较Claude Code觉得适合大多数人使用。Cherry Studio介绍Cherry Studio 是一个能把多模型、多服务商的 AI 能力统一管理的桌面客户端。内置千余个行业专用助手也支持MCPAgentSkills等。同时你的所有数据对话记录、设置、知识库文件都存储在本地设备上Cherry Studio 不会将任何数据上传到第三方服务器。对数据隐私拥有完全的控制权。官方文档https://docs.cherry-ai.com/比如上下文的优化它可以很好的支持第一个是删除单条对话。你得能精确地删掉某一条消息把它从上下文窗口里清理出去而不是只能整个对话删除或者全部保留。第二个是本地 RAG 知识库。支持你把本地文档PDF、Word、代码、笔记、网页内容、链接等一键导入并自动向量化让系统自动向量化然后在对话时根据话题自动召回相关内容。第三个是编辑消息。可以修改自己的或者AI返回的信息这样比删了重发方便太多了。下面我们详细介绍如何使用Cherry Studio。Cherry Studio使用首先下载安装Cherry Studio下载地址https://www.cherry-ai.com/download本篇截图都是1.8.1版本不排除后面软件升级页面有变化导致对不上。但是整个操作逻辑是相通的。配置模型如果你只需要国内的大模型服务能力目前国内的MiniMax智谱KimiDeepSeek的最新模型都会支持使用硅基流动就可以了注册、配置都很简单。新用户实名认证送16元代金券足够测试使用。点击下面的管理添加自己喜欢的模型。模型支持的能力主要是这四个图标视觉普通的大模型是无法识别图片的有些即使能识别也只是识别图片中的文字是无法理解图片中的非文字内容的。有这个图标表示可以识别图片具有视觉能力。联网模型内置联网功能可以访问URL可以自动搜索资料补充。如果你选的模型不支持也没关系可以使用Cherry Studio内置的搜索工具补充。推理是否支持推理也就是思考功能。这个最好都要有。工具调用支持MCP工具调用最好有可以做到的事情更多。有了多个模型你就可以同一个问题向多个模型提问增强结果的可信度。最后这里顺便添加上嵌入模型Qwen/Qwen3-Embedding-8B重排模型Qwen/Qwen3-Reranker-8B我们后面要用到。知识库使用的是 RAG检索增强生成技术其中两个至关重要的环节嵌入与重排。它们是保证 RAG 系统“找得准”和“答得好”的核心技术。想象一下你要从一个巨大的档案库中寻找资料。嵌入就像是给每一份档案制定了一个唯一标识。检索就是快速对比所有档案的标识找出和问题最相似的几份比如前 20 份重排就是用更细致的逻辑重新审视这 20 份档案挑出真正最相关、质量最高的 3-5 份生成就是你基于这精选的几份档案写出最终的报告。如果你需要使用国外大模型如 GPT、Gemini、Claude 等可以使用AIHubMix。添加助手先创建一个默认助手然后修改名称、设置默认使用的大模型、提示词、知识库等。点击编辑助手设置默认使用的大模型其他设置可以不变。这里有个上下文数指保留最大的消息数量数字越大保留的信息越多消耗的token也就越多。具体根据你的使用场景设置。设置助手的头像、名称、提示词。如果助手需要知识库也可以在这里配置。使用示例如下创建知识库设置我们前边模型配置的潜入模型与重排模型文档处理可以选择PaddleOCR可选。其它选型暂不选择。PaddleOCR在设置里面文档处理配置它的作用是提高复杂文档和扫描文档的检索效果例如PDF类型文件。PaddleOCR目前每天有一万页的额度。然后可以向我们的知识库中添加各种资料。添加完可以直接在知识库搜索。添加网址类型可以搜索一下确保添加成功因为有些网站有反扒机制或需要登录、授权等不一定可以正确获取数据基于知识库提问可以在对话框选择对应知识库就可以直接使用了。全局记忆设置 - 全局记忆 - 打开全局记忆设置对应的模型。助手设置 - 全局记忆- 打开开关。这样就会在日常的对话中记录一些信息。这样即使你重新打开新的聊天窗口它会先检索记忆找到相关信息回答避免你重复说明一些背景信息。可以理解为是于你相关信息的知识库。导入ChatGPT对话数据设置 - 数据设置 - 导入外部应用数据。导入后你的ChatGPT对话都会放在一个助手下。我们可以针对以前的对话内容提取重要信息保存到笔记或是知识库中。当然它还支持语雀思源笔记等平台我们可以将历史收集整理的资料汇总到一起。有了以上的操作可以帮助你将各种信息汇总一处在日常的使用中AI可以更加的了解你而不是每次都从零开始可以给到你更好的回答。这就形成了一个飞轮做任务 → 存知识 → 下次起点更高 → 做任务 → 存知识 → 起点再提高。当然Cherry Studio的功能不止这些还支持生图划词助手AI翻译一键安装OpenClaw等AI相关功能。这些功能大家有兴趣可以自行探索。下一篇我们继续深入Cherry Studio的使用介绍AgentMCPSkills的使用。让你的AI不仅有头脑还有“手”可以自动操作变的更加强大智能。参考手把手教你组建“AI团队”夙愿写给普通人的上下文工程完全指南让每一次 AI 对话都能复利
Cherry Studio 基础使用
为什么这几年只有AI编程算是比较成熟落地的比较快。一方面就是项目代码就是一种文档读取代码就能知道目前的现状也就是有足够的上下文第二就是AI写代码的对就是对错就是错有问题可以快速反馈完善。但是其他领域上下文分散比如关于一个需求TAPD飞书神策企业微信都有相关信息并且AI给的答案没有标准答案可能有些场景对有些场景错。所以如果想要AI好用首先就是解决上下文分散的问题。最好有一个可以集中管理信息的工具。当然此类的工具很多但是考虑到灵活本地便捷方面我还是推荐Cherry Studio。本篇不含任何邀请推广都是自己实际使用的工具相较Claude Code觉得适合大多数人使用。Cherry Studio介绍Cherry Studio 是一个能把多模型、多服务商的 AI 能力统一管理的桌面客户端。内置千余个行业专用助手也支持MCPAgentSkills等。同时你的所有数据对话记录、设置、知识库文件都存储在本地设备上Cherry Studio 不会将任何数据上传到第三方服务器。对数据隐私拥有完全的控制权。官方文档https://docs.cherry-ai.com/比如上下文的优化它可以很好的支持第一个是删除单条对话。你得能精确地删掉某一条消息把它从上下文窗口里清理出去而不是只能整个对话删除或者全部保留。第二个是本地 RAG 知识库。支持你把本地文档PDF、Word、代码、笔记、网页内容、链接等一键导入并自动向量化让系统自动向量化然后在对话时根据话题自动召回相关内容。第三个是编辑消息。可以修改自己的或者AI返回的信息这样比删了重发方便太多了。下面我们详细介绍如何使用Cherry Studio。Cherry Studio使用首先下载安装Cherry Studio下载地址https://www.cherry-ai.com/download本篇截图都是1.8.1版本不排除后面软件升级页面有变化导致对不上。但是整个操作逻辑是相通的。配置模型如果你只需要国内的大模型服务能力目前国内的MiniMax智谱KimiDeepSeek的最新模型都会支持使用硅基流动就可以了注册、配置都很简单。新用户实名认证送16元代金券足够测试使用。点击下面的管理添加自己喜欢的模型。模型支持的能力主要是这四个图标视觉普通的大模型是无法识别图片的有些即使能识别也只是识别图片中的文字是无法理解图片中的非文字内容的。有这个图标表示可以识别图片具有视觉能力。联网模型内置联网功能可以访问URL可以自动搜索资料补充。如果你选的模型不支持也没关系可以使用Cherry Studio内置的搜索工具补充。推理是否支持推理也就是思考功能。这个最好都要有。工具调用支持MCP工具调用最好有可以做到的事情更多。有了多个模型你就可以同一个问题向多个模型提问增强结果的可信度。最后这里顺便添加上嵌入模型Qwen/Qwen3-Embedding-8B重排模型Qwen/Qwen3-Reranker-8B我们后面要用到。知识库使用的是 RAG检索增强生成技术其中两个至关重要的环节嵌入与重排。它们是保证 RAG 系统“找得准”和“答得好”的核心技术。想象一下你要从一个巨大的档案库中寻找资料。嵌入就像是给每一份档案制定了一个唯一标识。检索就是快速对比所有档案的标识找出和问题最相似的几份比如前 20 份重排就是用更细致的逻辑重新审视这 20 份档案挑出真正最相关、质量最高的 3-5 份生成就是你基于这精选的几份档案写出最终的报告。如果你需要使用国外大模型如 GPT、Gemini、Claude 等可以使用AIHubMix。添加助手先创建一个默认助手然后修改名称、设置默认使用的大模型、提示词、知识库等。点击编辑助手设置默认使用的大模型其他设置可以不变。这里有个上下文数指保留最大的消息数量数字越大保留的信息越多消耗的token也就越多。具体根据你的使用场景设置。设置助手的头像、名称、提示词。如果助手需要知识库也可以在这里配置。使用示例如下创建知识库设置我们前边模型配置的潜入模型与重排模型文档处理可以选择PaddleOCR可选。其它选型暂不选择。PaddleOCR在设置里面文档处理配置它的作用是提高复杂文档和扫描文档的检索效果例如PDF类型文件。PaddleOCR目前每天有一万页的额度。然后可以向我们的知识库中添加各种资料。添加完可以直接在知识库搜索。添加网址类型可以搜索一下确保添加成功因为有些网站有反扒机制或需要登录、授权等不一定可以正确获取数据基于知识库提问可以在对话框选择对应知识库就可以直接使用了。全局记忆设置 - 全局记忆 - 打开全局记忆设置对应的模型。助手设置 - 全局记忆- 打开开关。这样就会在日常的对话中记录一些信息。这样即使你重新打开新的聊天窗口它会先检索记忆找到相关信息回答避免你重复说明一些背景信息。可以理解为是于你相关信息的知识库。导入ChatGPT对话数据设置 - 数据设置 - 导入外部应用数据。导入后你的ChatGPT对话都会放在一个助手下。我们可以针对以前的对话内容提取重要信息保存到笔记或是知识库中。当然它还支持语雀思源笔记等平台我们可以将历史收集整理的资料汇总到一起。有了以上的操作可以帮助你将各种信息汇总一处在日常的使用中AI可以更加的了解你而不是每次都从零开始可以给到你更好的回答。这就形成了一个飞轮做任务 → 存知识 → 下次起点更高 → 做任务 → 存知识 → 起点再提高。当然Cherry Studio的功能不止这些还支持生图划词助手AI翻译一键安装OpenClaw等AI相关功能。这些功能大家有兴趣可以自行探索。下一篇我们继续深入Cherry Studio的使用介绍AgentMCPSkills的使用。让你的AI不仅有头脑还有“手”可以自动操作变的更加强大智能。参考手把手教你组建“AI团队”夙愿写给普通人的上下文工程完全指南让每一次 AI 对话都能复利
