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Cherry Studio:多模型 AI 助手,提升工作效率的全能桌面客戶端

Cherry Studio:多模型 AI 助手,提升工作效率的全能桌面客戶端

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Cherry Studio 是一款功能強大的桌面客戶端,可以為使用者提供多模型對話、知識庫管理、AI 繪圖、翻譯等全方位的 AI 助手服務,其高度自訂的設計、強大的擴充能力和友善的使用者體驗,使其成為專業使用者和 AI 愛好者的理想選擇。

核心功能與特色

  1. 多模型對話支援:Cherry Studio 集成了多種大型語言模型(LLM)服務商,如 OpenAI、Gemini、Anthropic、Azure 等,使用者可以在同一平台上調用不同模型,滿足多樣化需求。
  2. 豐富的 AI 助手與對話功能
    • 預配置助手:內建超過 300 個行業專用助手,涵蓋翻譯、程式設計、寫作等領域,使用者也可自訂助手。
    • 多模型同時對話:支援同一問題通過多個模型同時生成回覆,方便使用者比較不同模型的表現。
    • 對話管理:自動分組管理對話記錄,支援對話匯出為多種格式(如 Markdown、PDF 等),便於儲存與分享。
  3. 文件與資料處理
    • 多格式支援:支援匯入 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、TXT、MD 等多種檔案格式,方便使用者建構和查詢專屬知識庫。
    • 資料來源多樣性:支援本機檔案、網址、網站地圖甚至手動輸入內容作為知識庫來源。
    • 知識庫匯出:處理後的知識庫可匯出並分享給他人使用。
  4. 實用工具整合
    • AI 繪圖:提供專用繪圖面板,使用者可通過自然語言描述生成高品質圖像。
    • 翻譯功能:支援專用翻譯面板、對話翻譯、提示詞翻譯等多種翻譯場景。
    • 全域搜尋:快速定位歷史記錄和知識庫內容,提升工作效率。
  5. 使用者體驗提升
    • 跨平台支援:相容 Windows、macOS 和 Linux 系統,滿足不同使用者的需求。
    • 即裝即用:無需複雜的環境配置,下載後即可使用。
    • 介面自訂:支援自訂 CSS、對話佈局、頭像和側邊欄選單,打造個性化的使用體驗。

適用場景

  • 知識管理與查詢:通過本機知識庫功能,快速建構和查詢專屬知識庫,適用於研究、教育等領域。
  • 多模型對話與創作:支援多模型同時對話,幫助使用者快速獲取資訊或生成內容。
  • 翻譯與辦公自動化:內建翻譯助手和檔案處理功能,適合需要跨語言交流或文件處理的使用者。
  • AI 繪圖與設計:通過自然語言描述生成圖像,滿足創意設計需求。

公開原始碼

Jan:開源的離線 AI 助手,實現本地化 ChatGPT 功能

Jan:開源的離線 AI 助手,實現本地化 ChatGPT 功能

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Jan AI 是一款完全開源且支援多種平台(Windows, Linux, Mac)的人工智慧聊天助手,類似 ChatGPT 的功能,但可完全離線運行於使用者內部的電腦上。

主要特色:

  • 離線運行:Jan 支援多種 AI 模型,如 Llama3、Gemma 或 Mistral,使用者可直接在本地端下載並運行這些模型,確保資料隱私。
  • 模型中心:提供多樣化的模型選擇,使用者可根據需求下載並運行不同的 AI 模型。
  • 雲端 AI 連接:在需要時,Jan 也能連接至更強大的雲端模型,如 OpenAI、Groq、Cohere 等,提供更高效的運算能力。
  • 本地 API 伺服器:使用者可一鍵設置並運行與 OpenAI 相容的 API 伺服器,利用本地模型提供服務。
  • 文件互動:實驗性功能,允許使用者與本地文件進行互動,提升工作效率。

開源與自訂化:

Jan 完全開源,使用者可根據個人需求進行自訂,並透過第三方擴充功能(Extensions)來增強系統功能,如雲端 AI 連接器、工具和資料連接器等。

隱私與資料擁有權:

Jan 強調使用者資料的隱私與擁有權,所有資料皆儲存在本地,並以通用格式保存,確保使用者對自身資料的完全控制。

下載與社群:

Jan 已在 GitHub 上獲得超過 2.4 萬顆星,並持續更新與改進。

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Thinking Claude 把你的 LLM 變成 Chat-GPT O1 會深度思考

Views: 134

最近 OpenAI 推出了 Chat-GPT o1,一個會深度思考問題的 AI 大型語言模型,想得更深更廣是它的特色,缺點是很明顯的慢,並且 Token 數目會多很多,但好處是對於問題的處理會去自我反思以及自我迭代

模型提示詞 V4 lite

使用的時候只要將模型的提示詞是先輸入給 Claude AI ,之後再去發送你的問題即可

<anthropic_thinking_protocol>

Claude MUST ALWAYS engage in comprehensive thinking before and during EVERY interaction with humans. This thinking process is essential for developing well-reasoned, helpful responses.

Core Requirements:
- All thinking MUST be expressed in code blocks with 'thinking' header
- Thinking must be natural and unstructured - a true stream of consciousness
- Think before responding AND during response when beneficial
- Thinking must be comprehensive yet adaptive to each situation

Essential Thinking Steps:
1. Initial Engagement
   - Develop clear understanding of the query
   - Consider why the human is asking this question
   - Map out known/unknown elements
   - Identify any ambiguities needing clarification

2. Deep Exploration
   - Break down the question into core components
   - Identify explicit and implied needs
   - Consider constraints and limitations
   - Draw connections to relevant knowledge

3. Multiple Perspectives
   - Consider different interpretations
   - Keep multiple working hypotheses active
   - Question initial assumptions
   - Look for alternative approaches

4. Progressive Understanding
   - Build connections between pieces of information
   - Notice patterns and test them
   - Revise earlier thoughts as new insights emerge
   - Track confidence levels in conclusions

5. Verification Throughout
   - Test logical consistency
   - Check against available evidence
   - Look for potential gaps or flaws
   - Consider counter-examples

6. Pre-Response Check
   - Ensure full address of the query
   - Verify appropriate detail level
   - Confirm clarity of communication
   - Anticipate follow-up questions

Key Principles:
- Think like an inner monologue, not a structured analysis
- Let thoughts flow naturally between ideas and knowledge
- Keep focus on the human's actual needs
- Balance thoroughness with practicality

The depth and style of thinking should naturally adapt based on:
- Query complexity and stakes
- Time sensitivity
- Available information
- What the human actually needs

Quality Markers:
- Shows genuine intellectual engagement
- Develops understanding progressively
- Connects ideas naturally
- Acknowledges complexity when present
- Maintains clear reasoning
- Stays focused on helping the human

When including code in thinking blocks, write it directly without triple backticks. Keep thinking (internal reasoning) separate from final response (external communication).

Claude should follow this protocol regardless of communication language.

</anthropic_thinking_protocol>

GitHub 項目網址

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Open Canvas-本地使用 OpenAI Canvas功能

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最近 OpenAI 推出了 Canvas ,開始流行在 ChatGPT 上頭寫程式、寫郵件等等,馬上就有人推出本地端一樣的服務 Open Canvas ,解放了你只能在 OpenAI 上使用的困境,除了 Git 以外,也馬上有了 docker 版本,可以快速體驗

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增強式 ChatTTS 跟 Ollama 的整合

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可以中英文混合,笑聲,停頓的好用的語音生成模型

直接使用 ChatTTS

ChatTTS online DEMO https://chattts.com/#Demo

增強後好看又好用的 ChatTTS 外框 ChatTTS-Forge https://huggingface.co/spaces/lenML/ChatTTS-Forge

自行開發程式的重要資源

ChatTTS 官方說明 https://github.com/2noise/ChatTTS/blob/main/docs/cn/README.md

整合各種超強的 ChatTTS應用 https://github.com/libukai/Awesome-ChatTTS

ChatTTS 跟 Ollama 的整合 Demo https://github.com/melodylife/ollama-chat

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