對話介面

對話界面係 Cherry Studio 最常用嘅頁面，但佢嘅結構包含兩個層次：助手 → 話題。理解呢個結構有助於更高效咁使用各類對話功能。

推薦先睇 概念入門 了解助手 / 智能體 / 技能等相關概念。

助手同話題嘅關係

簡單類比：

• 助手 = 一個角色（例如"產品文檔助理"、"代碼 reviewer"）

• 話題 = 同該角色嘅一段對話（例如禮拜一討論"重構方案"、禮拜二討論"bug 報告"）

即係話：一個助手底下可建立多個話題，所有話題共用該助手嘅人設同參數（提示詞、模型、溫度等），唔使每次重新設定 AI 嘅角色同風格。

助手

助手為 AI 設定固定角色 —— 由系統提示詞 + 模型參數預設組成。

• 系統預設助手：通用助手，未設特別提示詞，可直接使用

• 更專項嘅助手：喺 助手廣場 瀏覽現成預設，或者自己建立

話題

每個助手底下可建立多個話題（即係多段獨立對話）。話題之間互相獨立，但共用所屬助手嘅設定。

適用場景示例：

• 同一個"代碼助手"底下分別開"項目 A 重構"、"項目 B bug"兩個話題，獨立管理

• 同一個"翻譯助手"底下開多個話題，分別處理唔同文章

對話框內按鈕

Cherry Studio 對話框工具欄（v1.9.9 實拍）

Cherry Studio 嘅對話框工具欄入面嘅工具具體順序可以由你長按拖拽自行調整。

左側工具

圖示	名稱	作用
	新話題	喺而家嘅助手入面建立一個新話題
	上傳附件	上傳圖片或者文件；圖片需要模型支援視覺能力；文件會自動解析做上下文
	網絡搜尋	將網頁搜尋結果作為上下文返畀模型，需先喺 聯網模式 中配置
	知識庫	將一個已建好嘅 知識庫 作為上下文
	MCP 伺服器	啟用 MCP 工具供模型調用
	提及模型	臨時切換之後嘅回覆模型，保留上下文
	快捷短語	調用預設模板，詳見 快捷短語
	清空消息	刪除該話題下所有消息（不可恢復）
	展開 / 收起	令輸入框變得更大或者恢復，方便輸入長文
	清除上下文	保留消息但令模型"忘記"之前嘅對話（截斷 token 上下文）

"清空消息" vs "清除上下文" 係兩件唔同嘅事：

• 清空消息：物理刪除全部消息內容，不可恢復

• 清除上下文：消息仍然喺，只係令模型由呢一刻開始重新認識你，佢唔會再記得之前嘅對話

右下角工具

圖示	名稱	作用
	翻譯	將輸入框內容直接翻譯做目標語言（喺 設定 → 預設模型 中配置預設翻譯模型）
	發送	發送消息（預設 Enter；可喺 快捷鍵 中改）

只喺符合條件時顯示嘅工具

以下工具唔喺預設工具欄中，只會喺所選模型 / 助手支援時先出現：

圖示	名稱	作用
	生成圖片	所選對話模型支援生圖時出現。專門嘅生圖模型請去 繪圖
	思考模式	所選模型支援深度推理時出現（例如 GPT-5 系列、Claude Opus4.8、Qwen-3.7-plus等）
	網頁上下文	所選模型支援原生 URL 輸入時出現
	斜線命令	喺 Cherry Agent 會話中出現，提供 /clear、/exit 等內置命令

透過鍵盤觸發嘅能力

除咗撳按鈕，仲可以直接喺輸入框入面撳特定鍵叫出對應面板：

• @：叫出模型選擇器（同上面"提及模型"按鈕等價）

• /：叫出斜線命令面板，可快速插入快捷短語、翻譯、工具調用等

對話框右下角：Token 計數

輸入框右下角仲會顯示 預估 Token 數，包含四個數值：當前上下文數 / 最大上下文數（∞ 表示無限）/ 當前上下文 Token 數 / 預估 Token 數。

呢度只係預估值，唔同模型嘅 Tokenizer 唔同，實際收費以模型供應商為準。

對話設定

模型設定

模型設定同助手設定入面嘅 模型設定 參數同步，詳見 助手設定。

喺對話設定入面，只有該模型設定會作用於當前助手，其餘設定會作用於全局。例如：設置消息樣式為氣泡之後，喺任何助手嘅任何話題下都係氣泡樣式。

消息設定

消息分隔線:

使用分隔線將消息正文同操作欄隔開。

開啟時

關閉時

使用襯線字體：

字體樣式切換，而家你亦可以透過 自定義 css 嚟更換字體。

代碼顯示行號：

模型輸出代碼片段時顯示代碼塊行號。

關閉時

開啟時

代碼塊可摺疊：

打開後，當代碼片段入面嘅代碼較長時，會自動摺疊代碼塊。、

代碼塊可換行：

打開後，當代碼片段入面單行代碼較長時（超出視窗），會自動換行。

思考內容自動摺疊：

打開後，支援思考嘅模型喺思考完成後會自動摺疊思考過程。

消息樣式：

可切對話界面換為氣泡樣式或者列表樣式。

代碼風格：

可切換代碼片段嘅顯示風格。

數學公式引擎：

• KaTeX 渲染速度更快，因為佢係專門為性能優化設計嘅；

• MathJax 渲染較慢，但功能更全面，支援更多數學符號同命令。

消息字體大小：

調整對話界面字體嘅大小。

輸入設定

顯示預估 Token 數：

喺輸入框顯示輸入文本預估消耗嘅 Token 數（唔係實際上下文消耗嘅 Token，只供參考）。

長文本貼成文件：

當由其他地方複製長段文本貼到輸入框時會自動顯示為文件樣式，減少之後輸入內容時嘅干擾。

Markdown 渲染輸入消息：

關閉時只渲染模型回覆嘅消息，唔渲染發送嘅消息。

關閉時

開啟時

快速敲擊3次空格翻譯：

喺對話界面輸入框輸入消息後，連撳三次空格可以將輸入內容翻譯做英文。

注意：呢個操作會覆蓋原文。

目標語言：

設定輸入框翻譯按鈕以及快速敲擊3次空格翻譯嘅目標語言。

助手設定

喺助手界面選擇需要設定嘅助手名稱→喺右鍵選單中揀相應設定

編輯助手

助手設定作用於該助手底下所有話題。

提示詞設定

名稱：

可自定義方便辨識嘅助手名稱。

提示詞：

即係 prompt，可以參照智能體頁面嘅提示詞寫法嚟編輯內容。

模型設定

預設模型：

可以為該助手固定一個預設模型，從智能體頁面添加時或者複製助手時，初始模型會係該模型。唔設定呢一項嘅話，初始模型就係全局初始模型(即 預設助手模型 )。

助手嘅預設模型有兩種，一係 全局預設對話模型 ，另一係助手預設模型；助手預設模型嘅優先級高過全局預設對話模型。當唔設定助手預設模型時，助手預設模型=全局預設對話模型。

自動重置模型：

打開時 - 當喺呢個話題下使用過程中切換其他模型使用時，再次新建話題會將新話題重置為助手嘅預設模型。當呢項關閉時，新建話題嘅模型會跟隨上一話題所使用嘅模型。

例如助手嘅預設模型係 gpt-3.5-turbo，我喺呢個助手底下建立話題1，喺話題1嘅對話過程中切換咗 gpt-4o 使用，此時：

如果開咗自動重置：新建話題2時，話題2預設選擇嘅模型係 gpt-3.5-turbo;

如果未開自動重置：新建話題2時，話題2預設選擇嘅模型係 gpt-4o。

溫度 (Temperature) ：

溫度參數控制模型生成文本嘅隨機性同創造性程度（預設值為0.7）。具體表現為：

• 低溫度值(0-0.3)：

  • 輸出更確定、更專注

  • 適合代碼生成、數據分析等需要準確性嘅場景

  • 傾向於選擇最可能嘅詞彙輸出

• 中等溫度值(0.4-0.7)：

  • 平衡咗創造性同連貫性

  • 適合日常對話、一般性寫作

  • 推薦用於聊天機械人對話(0.5左右)

• 高溫度值(0.8-1.0)：

  • 產生更具創造性同多樣性嘅輸出

  • 適合創意寫作、腦力激盪等場景

  • 但可能降低文本嘅連貫性

Top P (核採樣)：

預設值為 1，值越細，AI 生成嘅內容越單調，亦越容易理解；值越大，AI 回覆嘅詞彙範圍越大，越多樣化。

核採樣透過控制詞彙選擇嘅概率閾值嚟影響輸出：

• 較細值(0.1-0.3)：

  • 只考慮最高概率嘅詞彙

  • 輸出更保守、更可控

  • 適合代碼註釋、技術文檔等場景

• 中等值(0.4-0.6)：

  • 平衡詞彙多樣性同準確性

  • 適合一般對話同寫作任務

• 較大值(0.7-1.0)：

  • 考慮更廣泛嘅詞彙選擇

  • 產生更豐富多樣嘅內容

  • 適合創意寫作等需要多樣化表達嘅場景

• 呢兩個參數可以獨立使用或者組合使用

• 根據具體任務類型揀合適嘅參數值

• 建議透過實驗搵到最適合特定應用場景嘅參數組合

• 以上內容只供參考同了解概念，所給參數範圍未必適合所有模型，具體可參考模型相關文檔給出嘅參數建議。

上下文數量 (Context Window)

要保留喺上下文入面嘅消息數量，數值越大，上下文越長，消耗嘅 token 越多：

• 5-10：適合普通對話

• >10：需要更長記憶嘅複雜任務（例如：按照寫作提綱分步生成長文嘅任務，需要確保生成嘅上下文邏輯連貫）

• 注意：消息數越多，token 消耗越大

開啟消息長度限制 (MaxToken)

單次回覆最大 Token 數喺大型語言模型入面，max token（最大令牌數）係一個關鍵參數，佢直接影響模型生成回覆嘅質量同長度。

例如：喺 CherryStudio 入面填好 key 後測試模型係咪連通時，只需要知道模型有冇正確返回消息而唔需要特定內容，呢種情況下設定 MaxToken 為 1 就得。

多數模型嘅 MaxToken 上限為 32k Tokens，當然亦有 64k，甚至更多，具體需要去對應介紹頁面睇。

具體設置幾多取決於自己嘅需要，當然亦可以參考以下建議。

建議：

• 普通聊天：500-800

• 短文生成：800-2000

• 代碼生成：2000-3600

• 長文生成：4000及以上 (需要模型本身支援)

一般情況下模型生成嘅回覆會被限制喺 MaxToken 嘅範圍內，當然亦有可能會出現被截斷（例如寫長代碼時）或者表達唔完整等情況出現，特殊情況下亦需要根據實際情況靈活調整。

流式輸出（Stream）

流式輸出係一種數據處理方式，佢容許數據以連續嘅流形式進行傳輸同處理，而唔係一次過發送所有數據。呢種方式令數據可以喺生成後即刻被處理同輸出，大大提高咗實時性同效率。

喺 CherryStudio 客戶端等類似環境下簡單嚟講就係打字機效果。

關閉後(非流)：模型生成完信息後成段一次性輸出（諗像一下微信收到消息嘅感覺）；

打開時：逐字輸出，可以理解為大模型每生成一個字就即刻發送畀你，直到全部發送完。

如果某啲特殊模型唔支援流式輸出要將呢個開關關閉，例如剛開始只支援非流嘅 o1-mini 等。

自定義參數

喺請求體（body）入面加入額外請求參數，例如 presence_penalty 等字段，一般人一般情況下用唔著。

上述 top-p、maxtokens、stream 等參數就係呢啲參數之一。

填法：參數名稱—參數類型（文本、數字等）—值，參考文檔：撳前往

各個模型供應商多多少少都有自己獨有嘅參數，需要去供應商嘅文檔入面搵使用方法

• 自定義參數優先級高於內置參數。即係自定義參數如果同內置參數重複，自定義參數會覆蓋內置參數。

例如：自定義參數中設定 model 為 gpt-4o 後，喺對話中無論選邊個模型都用嘅係 gpt-4o 模型。

• 使用 參數名稱:undefined 嘅設定可排除參數。

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