前置知识

阅读本文前,建议先了解:所有大模型的基础知识

一、助手与话题的关系

1.1 什么是助手?

助手 是对所选模型做个性化设置的载体。你可以把它理解为一个预设好的工作环境——通过配置提示词(Prompt)和模型参数,让模型更符合你的预期工作方式。

助手 = 模型 + 个性化设置(提示词 + 参数预设)

一句话理解

助手就像一个”角色设定”——你可以设定它是”Python 专家”、“写作助手”或”翻译专家”。

系统默认提供一个通用助手(无提示词),你也可以在智能体页面寻找预设的助手模板,或自定义创建专属助手。

1.2 什么是话题?

话题 是单个助手下的具体对话会话。单个助手可以创建多个话题,所有话题共用助手的参数设置和预设词(Prompt)。

助手(预设配置)
├── 话题 1(对话记录 A)
├── 话题 2(对话记录 B)
└── 话题 3(对话记录 C)

[!比喻] 助手和话题像什么?

  • 助手 像一个”角色设定”——比如”你是一个 Python 专家”
  • 话题 像和这个角色的”每次聊天”——每次聊天都基于同一个角色设定,但内容独立

1.3 如何通过提示词设置专属助手?

提示词(Prompt)是让助手”专业化”的核心。通过编写合适的提示词,你可以让通用模型变成专属助手。

设置步骤:

1. 在助手界面选择需要设置的助手名称
         ↓
2. 在右键菜单中选择"编辑助手"
         ↓
3. 在提示词输入框中编写你的预设指令
         ↓
4. 保存后,该助手下的所有话题都将使用此设置

助手设置界面:可配置名称、提示词、模型参数等

提示词示例:

你是一个专业的 Python 编程助手。你的职责是:
1. 帮助用户编写、调试和优化 Python 代码
2. 解释代码原理时尽量使用通俗易懂的比喻
3. 提供代码时附带必要的注释和使用示例
4. 遇到复杂问题时,先拆解成小步骤再逐一解决
 
回答风格:简洁、准确、实用优先

提示词编写技巧

要素说明示例
明确角色告诉模型它是什么专家”你是一个资深律师”
定义职责列出具体要做什么”负责审核合同条款、识别法律风险”
规定风格说明回答的语气和格式”使用专业但易懂的语言”
设定边界说明什么情况下应该拒绝”不提供正式法律意见,建议咨询执业律师”

二、给助手/话题添加联网能力

2.1 联网能力的作用

大模型的知识有截止时间,无法获取训练数据之外的新信息。联网功能让模型能够:

场景说明示例
时效性信息获取最新发生的事件今天的黄金期货价格、刚刚发布的新闻
实时数据查询动态变化的数值天气、汇率、航班动态、股票行情
新兴知识了解最新发布的内容新发布的 AI 模型、新技术、新产品

什么时候需要联网?

当你的问题涉及”今天”、“最新”、“刚刚发布”等时间敏感信息时,或者查询模型训练数据之外的新知识时,需要开启联网功能。

2.2 联网能力的两种模式

Cherry Studio 提供两种联网模式:

(1)模式 1:模型自带的联网功能(推荐)

部分模型服务商的模型内置了联网能力,开启后直接使用即可。

开启方法:

1. 在提问窗口点击【小地球图标】
         ↓
2. 确认模型名称后带有小地球标记
         ↓
3. 直接开始提问,模型会自动联网搜索

点击小地球图标开启联网功能

支持联网的模型服务商:

服务商支持情况
Google Gemini全部支持
OpenRouter全部模型支持联网
腾讯混元支持
智谱 AI支持
阿里云百炼支持

快速判断

在模型管理页面,模型名字后面带有小地球标记的即支持联网功能。

模型名称后带小地球标记表示支持联网

(2)模式 2:使用 Tavily 服务实现联网

当使用的模型不支持自带联网功能时,可以通过 Tavily 网络搜索服务 实现联网。

配置步骤:

flowchart LR
    A[点击联网图标] --> B[弹窗提示配置]
    B --> C[点击 去设置]
    C --> D[获取 API Key]
    D --> E[注册 Tavily 账号]
    E --> F[创建 API Key]
    F --> G[复制 Key 到 Cherry Studio]
    G --> H[完成配置]

详细说明:

步骤操作说明
1初次使用触发设置点击联网图标后,会弹窗提示配置
2获取 API Key点击”获取秘钥”,自动跳转到 Tavily 官网
3注册账号在 Tavily 官网完成注册/登录
4创建 Key在 Tavily 后台创建 API Key
5完成配置复制 Key 粘贴到 Cherry Studio

初次使用 Tavily 会弹窗提示配置

复制 API Key 到 Cherry Studio 完成配置

使用限制

Tavily 提供免费额度,每月有使用限制,超过后需要付费。普通用户建议合理使用免费额度。


三、给助手/话题添加 MCP 能力

3.1 MCP 的作用

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 是一种让大模型能够与外部工具/服务交互的协议。通过 MCP,模型可以:

能力说明示例
调用外部工具执行模型本身无法完成的操作文件操作、数据库查询、API 调用
获取实时信息从指定来源获取数据通过 fetch 服务获取网页内容
执行专业任务连接专业工具完成工作代码执行、图像处理、数据分析

[!比喻] MCP 像什么? 如果把大模型比作一个”博学的人”,MCP 就是给他的”工具箱”。模型本身知识丰富,但有了工具才能实际操作——比如用计算器做复杂计算、用搜索引擎查最新信息。

3.2 MCP 服务器配置步骤

配置流程:

flowchart TD
    A[打开 Cherry Studio 设置] --> B[找到 MCP 服务器选项]
    B --> C[点击添加服务器]
    C --> D[填写服务器参数]
    D --> E[保存配置]
    E --> F[自动下载 MCP Server]
    F --> G[在聊天框中启用]

参数填写示例(以 fetch-server 为例):

参数填写内容说明
名称fetch-server自定义名称
类型STDIO标准输入输出模式
命令uvx执行命令
参数mcp-server-fetch服务器参数

启用 MCP 服务:

1. 确保已在 MCP 服务器设置中成功添加服务器
         ↓
2. 在对话框工具栏点击【MCP 服务器】图标
         ↓
3. 从列表中选择要启用的服务
         ↓
4. 开始使用 MCP 功能

在对话框中启用 MCP 服务器

MCP 服务器配置示例

故障排查

如果 MCP 服务配置不成功,尝试重启 Cherry Studio 或电脑后再次使用。


四、给助手/话题添加知识库

4.1 知识库的作用

知识库 让你可以上传私有文档(PDF、Word、Markdown 等),模型在回答问题时会从这些文档中检索相关信息。

典型使用场景:

场景说明示例
个人笔记查询上传自己的学习笔记”我之前记录的 MPC 公式是什么?“
专业文档检索上传行业标准、技术文档”这篇论文的主要贡献是什么?“
项目资料管理上传项目文档”这个项目的技术方案是什么?”

[!比喻] 知识库像什么? 如果把大模型比作”博学的人”,知识库就是你给他的”私人藏书阁”。模型不仅用自己的知识回答,还能从你的藏书中查找精准信息。

4.2 知识库配置完整流程

(1)第一步:添加嵌入模型

嵌入模型是将文本转换为向量的工具,是知识库检索的基础。

1. 在模型管理服务中点击"嵌入模型"筛选
         ↓
2. 找到需要的模型(如 bge-m3)
         ↓
3. 点击"添加到我的模型"

添加嵌入模型到”我的模型”

(2)第二步:创建知识库

1. 点击左侧工具栏的【知识库图标】
         ↓
2. 点击【添加】创建新知识库
         ↓
3. 输入知识库名称
         ↓
4. 选择嵌入模型(如 bge-m3)
         ↓
5. 完成创建

创建知识库并选择嵌入模型

(3)第三步:添加文件并向量化

支持的文件格式:

类型格式
文档PDF、DOCX、PPTX
表格XLSX
文本TXT、MD、MDX

支持的数据来源:

类型说明示例
文件夹目录整个目录自动向量化D:/我的文档/学习笔记/
网址链接单个网页 URLhttps://docs.siliconflow.cn/introduction
站点地图XML 格式的 sitemaphttps://docs.siliconflow.cn/sitemap.xml
纯文本笔记自定义输入内容直接粘贴文本

向量化过程:

选择文件 → 上传 → 自动分块 → 向量编码 → 存储到知识库
                ↓
          显示绿色 ✓ 表示完成

添加文件到知识库

向量化完成后显示绿色 ✓

注意事项

  • 插图暂不支持自动转换为向量,需手动转为文本描述
  • 网址来源可能因反扒机制失败,建议测试后再使用
  • sitemap 通常在网站根目录后加 /sitemap.xml 获取

(4)第四步:在对话中引用知识库

1. 创建新话题
         ↓
2. 在对话框工具栏点击【知识库图标】
         ↓
3. 从列表中选择要引用的知识库
         ↓
4. 输入问题,模型基于检索结果生成回答
         ↓
5. 回答下方显示引用的数据来源

效果示意:

用户:MPC 的核心思想是什么?
         ↓
知识库检索 → 找到相关段落
         ↓
模型生成 → "MPC(模型预测控制)的核心思想是:
          1. 基于模型预测系统未来状态
          2. 优化控制输入以达到目标
          3. 滚动时域,反复优化..."
         ↓
引用来源:[[MPC-稳定性证明.md]] 第 3 节

在对话中引用知识库生成回答

回答下方显示引用来源


五、四种能力的对比与组合

5.1 能力对比

能力作用配置复杂度典型场景
提示词预设定义助手角色和工作方式编程助手、写作助手、翻译助手
联网能力获取实时/最新信息⭐⭐查询股价、天气、新闻
MCP 服务调用外部工具/API⭐⭐⭐文件操作、数据库查询
知识库引用私有文档⭐⭐⭐个人笔记查询、专业文档检索

5.2 组合使用建议

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  日常对话    → 提示词预设即可                    │
│  研究学习    → 提示词 + 知识库                   │
│  信息检索    → 提示词 + 联网能力                 │
│  专业工作流  → 提示词 + 知识库 + MCP             │
└─────────────────────────────────────────────────┘

进阶组合

最强大的配置:提示词 + 联网 + 知识库 + MCP 四者结合,让助手同时具备:

  • 明确的角色定位(提示词)
  • 获取最新信息的能力(联网)
  • 理解你的私有知识(知识库)
  • 执行实际操作的能力(MCP)

六、总结

核心要点

  1. 助手与话题:助手是角色设定,话题是具体对话;一个助手可有多个话题
  2. 提示词设置:通过明确角色、职责、风格、边界四个要素打造专属助手
  3. 联网能力:两种模式——模型自带(推荐)或 Tavily 服务
  4. MCP 服务:给模型”工具箱”,实现文件操作、API 调用等能力
  5. 知识库:上传私有文档,让模型基于你的资料精准回答

能力架构图

┌─────────────────────────────────────────┐
│            对话界面                      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐ │
│  │ 联网能力 │  │ MCP 服务 │  │ 知识库  │ │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘ │
│       │            │            │       │
│       └────────────┼────────────┘       │
│                    ↓                    │
│         ┌───────────────────┐           │
│         │    提示词预设      │           │
│         │  (角色 + 风格)  │           │
│         └─────────┬─────────┘           │
│                   ↓                     │
│         ┌───────────────────┐           │
│         │     大模型         │           │
│         └───────────────────┘           │
└─────────────────────────────────────────┘

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