一、Cherry Studio 简介

一、Cherry Studio 简介

Cherry Studio 是一个集多模型对话、知识库管理、AI 绘图、翻译与自定义助手于一体的跨平台桌面客户端/平台。

Cherry Studio 高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 Cherry Studio 中找到适合自己的 AI 功能，提升工作效率和创造力。

总体来说，Cherry Studio 是一个面向中高阶用户与 AI 爱好者的“一站式”工具，旨在整合、管理和使用多个模型和知识资产。

核心功能与特色

1. 基础对话功能

一问多答：支持同一问题通过多个模型同时生成回复，方便用户对比不同模型的表现，详见 对话界面。

自动分组：每个助手的对话记录会自动分组管理，便于用户快速查找历史对话。

对话导出：支持将完整对话或部分对话导出为多种格式（如 Markdown、Word 等），方便储存与分享。

高度自定义参数：除了基础参数调整外，还支持用户填写自定义参数，满足个性化需求。

助手市场：内置千余个行业专用助手，涵盖翻译、编程、写作等领域，同时支持用户自定义助手。

多种格式渲染：支持 Markdown 渲染、公式渲染、HTML 实时预览等功能，提升内容展示效果。

2. 多种特色功能集成

AI 绘画：提供专用绘画面板，用户可通过自然语言描述生成高质量图像。

AI 小程序：集成多种免费 Web 端 AI 工具，无需切换浏览器即可直接使用。

翻译功能：支持专用翻译面板、对话翻译、提示词翻译等多种翻译场景。

文件管理：对话、绘画和知识库中的文件统一分类管理，避免繁琐查找。

全局搜索：支持快速定位历史记录和知识库内容，提升工作效率。

3. 多服务商统一管理机制

服务商模型聚合：支持 OpenAI、Gemini、Anthropic、Azure 等主流服务商的模型统一调用。

模型自动获取：一键获取完整模型列表，无需手动配置。

多秘钥轮询：支持多个 API 秘钥轮换使用，避免速率限制问题。

精准头像匹配：为每个模型自动匹配专属头像，提升辨识度。

自定义服务商：支持符合 OpenAI、Gemini 、Anthropic 等规范的三方服务商接入，兼容性强。

4. 高度自定义界面和布局

自定义 CSS：支持全局样式自定义，打造专属界面风格。

自定义对话布局：支持列表或气泡样式布局，并可自定义消息样式（如代码片段样式）。

自定义头像：支持为软件和助手设置个性化头像。

自定义侧边栏菜单：用户可根据需求隐藏或排序侧边栏功能，优化使用体验。

5. 本地知识库系统

多种格式支持：支持 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、TXT、MD 等多种文件格式导入。

多种数据源支持：支持本地文件、网址、站点地图甚至手动输入内容作为知识库源。

知识库导出：支持将处理好的知识库导出并分享给他人使用。

支持搜索检查：知识库导入后，用户可实时检索测试，查看处理结果和分段效果。

6. 特色聚焦功能

快捷问答：在任何场景（如微信、浏览器）中呼出快捷助手，快速获取答案。

快捷翻译：支持快速翻译其他场景中的词汇或文本。

内容总结：对长文本内容进行快速总结，提升信息提取效率。

解释说明：无需复杂提示词，一键解释说明不懂的问题。

7. 数据保障

多种备份方案：支持本地备份、WebDAV 备份和定时备份，确保数据安全。

数据安全：支持全本地场景使用，结合本地大模型，避免数据泄漏风险。

二、安装 Cherry Studio

下面是一个标准安装流程（Windows/macOS/Linux 通用思路）：

下载客户端

访问 Cherry Studio 官方网站或文档页（例如 Cherry Studio 官网）下载适用于你系统的安装包。

运行安装程序

双击安装包，按提示操作。通常包括接受许可协议、选择安装目录、创建桌面快捷方式等。

安装完成后，你应该能看到 Cherry Studio 的主界面，包括左侧侧栏（对话、知识库、绘图、设置等模块）和主窗口。

三、配置 Cherry Studio 连接

可以配置各种模型，小编写几种常见的配置方式（openai、中转、DeepSeek、SiliconFlow、火山引擎），小编推荐配置神马中转 API直接使用几乎所有功能

OpenAI配置方式

获取APIKey

在官方API Key页面点击+ Create new secret key

将生成的key复制，并打开CherryStudio的服务商设置

找到服务商OpenAI，填入刚刚获取到的key

点击最下方管理或者添加，加入支持的模型并打开右上角服务商开关就可以使用了。

神马中转 API配置方式

一、获取API秘钥（key）

进入神马中转API令牌页面，复制初始令牌或创建一个新的令牌

二、填入CherryStudio

进入设置–找到模型服务–找到 NewAPI

填入API秘钥（sk-xxx） 和 API地址（https://api.whatai.cc）

打开右上角开关，找到NEW API，添加API秘钥和API地址：https://api.whatai.cc

三、添加模型

选择并添加你所需要的模型，回到对话页面，选择添加的模型

添加模型，模型值在神马中转API模型价格页面获取

回到对话页面选择已添加模型：

配置 DeepSeek / SiliconFlow / 火山引擎

下面是几个社区常见的配置示例，仅供参考：

DeepSeek / 硅基流动

在 DeepSeek 或 SiliconFlow 平台注册账号、获取 API Key。然后在 Cherry Studio 的模型服务设置中找到 “DeepSeek / 硅基流动” 项，填入 Key，点击“检查”；然后 “管理” 选择你要使用的模型（如 deepseek-ai/DeepSeek-R1、bge-m3 等）加入。

火山引擎 / 豆包

在火山引擎平台获取 Key 和模型 ID。Cherry Studio 中在“模型服务”设置里找到 “豆包 / 火山引擎”，填入 Key 与模型 ID 即可。API 地址通常选默认即可。

MCP 广场 / Fetch / Web 服务

有教程指出，Cherry Studio 新版本可一键添加 MCP 服务器：在 MCP 平台创建服务（如 Fetch 服务），获取 SSE 地址 / API 标识，然后在 Cherry Studio 同步/添加。

完成后，你在聊天界面就能看到你添加的服务商和模型，供你选择使用。

四、使用 Cherry Studio（基础操作）

下面讲一些日常使用和主要操作模块。

4.1 对话与多模型切换

在主界面进入“对话 / 聊天”模块。

在输入框上方通常可以选择当前使用的模型 / 服务商。你可以根据需求切换模型来比较答案。

输入问题或提示，按回车发送，模型会生成回答。

支持同时“多模型对比”输出（即同一个提示由多个模型同时生成答案）。

对话记录自动归类分组，方便查找历史对话。

可以将对话导出为 Markdown、Word 等格式。

4.2 智能体 / 助手管理

在 Cherry Studio 中，有“助手市场”或“智能体”机制，你可以直接使用预置助手或自己定义助手。

内置助手：Cherry Studio 自带多个领域（写作、编程、翻译、知识问答等）的助手模块，直接选择即可使用。

自定义助手（智能体）：

新建一个助手，给定名称、角色/指令、默认提示词等。

可以设置该助手使用的模型、上下文策略、温度、最大令牌数等参数。

通过助手入口或标签快速调起该助手。

这样你可以为不同用途（如写作助手、客服助手、侧重代码助手等）分别定制多个助手。

4.3 界面与布局调优

你可以在设置界面调整消息样式（气泡、列表）、消息字体、主题颜色等。

支持自定义 CSS：如果你懂 CSS，可通过自定义样式让界面更符合你喜好。

侧边栏模块（对话、知识库、绘图、设置等）可以隐藏或重排序，以精简界面。

全局搜索：可快速定位历史记录、知识库条目或对话内容。

五、添加智能体 / 助手

下面是更系统化地管理和使用智能体（助手）的步骤：

创建助手模板

在“助手 / 智能体”管理界面，点击“新建”或 “+ 助手”

设置助手属性

名称 / 标识：比如 “写作小助”、“代码君”

角色指令 / 系统提示：预设一个角色指令或背景描述，引导模型以特定风格、用途回答

默认提示词 / 模板：用户每次启动助手时带入一些固定提示

参数设置：温度（随机性）、最大令牌、停止词、上下文长度等

关联模型 / 服务商

为该助手指定一个或多个优先使用的模型 / 服务商（若你配置了多个服务）

快捷入口 / 标签

给助手一个入口按钮或快捷调用方式，使你在对话界面能快速选择该助手

管理 / 编辑 /复制

后续可编辑助手配置、复制为新助手、删除不需要的助手

通过这种机制，你能对话体验进行模块化与角色化控制，方便在不同任务场景（写作、客服、知识问答、编程）中切换使用。

六、知识库教程（更进阶）

知识库（Knowledge Base，简称 KB）是 Cherry Studio 的一个核心功能，用于将结构化 / 非结构化文档导入系统，通过向量检索辅助对话时回答更准确、更具上下文关联性。

在 0.9.1 版本中，CherryStudio 带来了期待已久的知识库功能。

下面我们将按步骤呈现 CherryStudio 的详细使用说明。

添加嵌入模型

在模型管理服务中查找模型，可以点击“嵌入模型”快速筛选；

找到需要的模型，添加到我的模型。

创建知识库

知识库入口：在 CherryStudio 左侧工具栏，点击知识库图标，即可进入管理页面；

添加知识库：点击添加，开始创建知识库；

命名：输入知识库的名称并添加嵌入模型，以 bge-m3 为例，即可完成创建。

添加文件并向量化

添加文件：点击添加文件的按钮，打开文件选择；

选择文件：选择支持的文件格式，如 pdf，docx，pptx，xlsx，txt，md，mdx 等，并打开；

向量化：系统会自动进行向量化处理，当显示完成时（绿色 ✓），代表向量化已完成。

添加多种来源的数据

CherryStudio 支持多种添加数据的方式：

文件夹目录：可以添加整个文件夹目录，该目录下支持格式的文件会被自动向量化；

网址链接：支持网址 url

站点地图：支持 xml 格式的站点地图，如sitemap.xml；

纯文本笔记：支持输入纯文本的自定义内容。

提示：

导入知识库的文档中的插图暂不支持转换为向量，需要手动转换为文本；

使用网址作为知识库来源时不一定会成功，有些网站有比较严格的反扒机制（或需要登录、授权等），因此该方式不一定能获取到准确内容。创建完成后建议先搜索测试一下。

一般网站都会提供sitemap，一般情况下在网站的根地址（即网址）后加/sitemap.xml可以获取到相关信息。如aaa.com/sitemap.xml 。

如果网站没提供sitemap或者网址比较杂可自行组合一个sitemap的xml文件使用，文件暂时需要使用公网可直接访问的直链的方式填入，本地文件链接不会被识别。

可以让AI生成sitemap文件或让AI写一个sitemap的HTML生成器工具；

直链可以使用oss直链或者网盘直链等方式来生成。如果没有现成工具也可到ocoolAI官网，登录后使用网站顶栏的免费文件上传工具来生成直链。

搜索知识库

当文件等资料向量化完成后，即可进行查询：

点击页面下方的搜索知识库按钮；

输入查询的内容；

呈现搜索的结果；

并显示该条结果的匹配分数。

对话中引用知识库生成回复

创建一个新的话题，在对话工具栏中，点击知识库，会展开已经创建的知识库列表，选择需要引用的知识库；

输入并发送问题，模型即返回通过检索结果生成的答案 ；

同时，引用的数据来源会附在答案下方，可快捷查看源文件。

七、使用示例（多个场景演示）

下面给出几个典型的使用示例，以帮助你理解如何在实际场景中应用 Cherry Studio 的功能组合。

示例 1：学术问答 + 引用知识库

场景：你有一篇关于“量子力学基础”的课程讲义（PDF 文件），希望导入后让 AI 在对话中直接引用讲义内容回答问题。

步骤：

在 “知识库” 模块中新建一个知识库，命名为 “量子力学讲义”，选择 embedding 模型如 bge-m3。

上传该讲义的 PDF 文件，Cherry Studio 自动将其拆分并向量化。

在知识库界面测试搜索，比如 “什么是叠加态？” 搜索结果应显示对应片段。

返回对话界面，开启知识库模式，选择 “量子力学讲义” 作为参考知识库。

提问：“解释一下量子叠加态原理”，模型在检索相关知识片段基础上生成回答，并在末尾给出片段来源。

若需要继续追问：“那如何理解干涉实验中的叠加？” AI 会基于知识库上下文继续回答。

效果是：AI 的回答更具专业性，也能快速定位源文档中的原段落。

示例 2：写作助手 + 多模型对比

场景：你正在写一篇产品文案，希望获得多个版本的草稿，以便进行比较。

步骤：

在对话界面中选择“多模型对比”模式（若有此功能）。

输入提示词，比如 “为某款智能音箱写一段广告文案，突出音质与便携性”。

系统同时向多个模型（如 DeepSeek、OpenAI GPT、Gemini）发起请求，返回多个版本文案。

你可以对比各版本优缺点（风格、措辞、语气）并选择喜欢的版本进一步润色。

若需要，可以启动一个定制的“文案助手”助手，让它专注润色/校正语法风格。

这种方式可以快速跳出思路瓶颈，获得多种创意备选。

示例 3：图像生成 + 文本说明

场景：你在做一份营销海报，需要 AI 帮你生成一张主题插图，并写一句配文。

步骤：

切换到“绘图 / 图像”模块，输入提示词：

“极简风格，现代感科技音箱产品，夜景背景，柔和灯光，3D 效果”

点击生成，等待模型返回图像。

下载或保存图片。

切换回对话界面，对 AI（或使用写作助手）输入提示：

“请为刚才那张插图写一句简洁有力的宣传语，适合海报使用。”

AI 给出一句适配图片风格的文案，例如 “音质 · 释放自由” 或 “小体积，大声音”

如不满意，可以继续调优提示（图像或文案）进行多轮迭代。

最终你将获得一张贴合主题风格的图像 + 一句配文，方便直接用于设计或海报制作。

示例 4：客服问答 / 智能体部署

场景：你有一份产品常见问题文档（FAQ），希望部署一个客服助手，让用户输入问题时自动返回标准答案。

步骤：

新建一个“FAQ 知识库”，上传 FAQ 文档（Word、PDF 或 TXT 格式）。

向量化后测试检索。

新建一个“客服助手”智能体，设置其角色提示词为 “你是产品客服助手，请根据知识库提供精准答案，不要无中生有”。

将该助手关联到“FAQ 知识库”。

用户在对话中输入问题，如 “如何退换货？”

系统首先检索知识库，得到对应段落作为上下文，再由助手生成答案并附上引用源。

若知识库内无匹配且业务允许，助手可以 fallback 到基础大模型生成回答或提示无人知晓。

这样，你便可以快速搭建一个具有知识库支撑的客服问答系统。