Cherry Studio के लिए व्यापक गाइड: सेटअप से लेकर लोकल डिप्लॉयमेंट तक का बेहतरीन AI वर्कबेंच

GPT सर्वशक्तिमान नहीं है। जब यह किसी कार्य में विफल हो जाता है, तो क्या आप Codex में प्रयास करते रहते हैं या किसी अन्य मॉडल पर स्विच करते हैं? जब एक मॉडल पर्याप्त नहीं होता, तो आपको मॉडल बदलने, डेटा जोड़ने, या इसे टूल का उपयोग करने देने पर विचार करना होगा।

Codex आने से पहले, मैं Cherry Studio का उपयोग कर रहा था, और AI में गहराई से रुचि रखने वाले मेरे कई मित्र भी इसका उपयोग करते हैं। आज, बात करते हैं कि यह क्या कर सकता है और इस वर्कबेंच को आपके लिए सुचारू रूप से कैसे काम में लाया जाए।

1. Cherry Studio क्या कर सकता है

Cherry Studio एक ओपन-सोर्स डेस्कटॉप AI सॉफ्टवेयर है। GPT, Claude, DeepSeek, Kimi, और आपके अपने कंप्यूटर पर चलने वाले मॉडल, सभी को संबंधित इंटरफेस के माध्यम से जोड़ा जा सकता है और एक ही सॉफ्टवेयर के भीतर उपयोग किया जा सकता है।

मेरे लिए सबसे आकर्षक हिस्सा यह है कि जबकि मॉडल बदले जा सकते हैं, बार-बार उपयोग की जाने वाली सामग्री, लेखन आवश्यकताएं और उपकरण इसी वर्कबेंच के भीतर रहते हैं।

उदाहरण के लिए, जब कोई लेख लिख रहे हों और परिचय संतोषजनक न हो, तो आप एक ही सामग्री एक साथ कई मॉडलों को दे सकते हैं, प्रत्येक को एक संस्करण लिखने दें, और उनकी तुलना साथ-साथ कर सकते हैं। एक बार जब आप एक अच्छी दिशा चुन लें, तो वहाँ संपादन जारी रखें, बिना बार-बार विभिन्न चैट वेबसाइटों के बीच पेस्ट किए।

यदि आप दो संस्करण रखना चाहते हैं, तो एक "शाखा" खोलें और उन्हें अलग-अलग संपादित करें। यदि कुछ राउंड के बाद आपको लगे कि मूल बेहतर था, तो आप पिछले फोर्क पर वापस आ सकते हैं। स्वर और प्रारूप की आवश्यकताओं को "सहायक" के रूप में सहेजा जा सकता है ताकि आपको हर बार उन्हें समझाना न पड़े।

आपके अपने लेख, उत्पाद मैनुअल और प्रोजेक्ट दस्तावेज़ एक नॉलेज बेस में रखे जा सकते हैं। जब आवश्यक हो, AI को मूल टेक्स्ट खोजने दें और डेटा के आधार पर उत्तर दें; यदि आप मॉडल बदलते हैं, तो यह डेटा अभी भी उपलब्ध रहेगा।

टेम्पलेट से Word दस्तावेज़ बनाने, फ़ोल्डर व्यवस्थित करने, या एक कार्यात्मक वेबपेज बनाने के लिए, आप इसे एक एजेंट को सौंप सकते हैं। एक बार मॉडल और टूल कॉन्फ़िगर हो जाने के बाद, यह सामग्री पढ़ सकता है और फ़ाइलों पर काम कर सकता है। इसके पूरा होने के बाद, इसे जांचने के लिए खोलें, और यदि कुछ गलत है, तो इसे बदलने के लिए कहें।

सॉफ्टवेयर में अनुवाद, ड्राइंग आदि के लिए भी प्रविष्टियाँ हैं। यदि आप कम प्रतिबंधों वाले ओपन-सोर्स मॉडल या स्थानीय मॉडल आज़माना चाहते हैं, तो आप उन्हें Ollama या LM Studio के माध्यम से कनेक्ट कर सकते हैं, जिसे मैं बाद में अलग से समझाऊंगा।

इन सामान्य कार्यों के लिए तैयार प्रविष्टियाँ हैं; बस मॉडल और आवश्यक सेवाओं को कॉन्फ़िगर करें और बिना शुरू से कोड लिखे उनका उपयोग करें।

2. Cherry Studio स्थापित करना

Cherry Studio आधिकारिक डाउनलोड पेज खोलें।

Mac के लिए, Apple Silicon के लिए ARM64 या Intel चिप्स के लिए x64 चुनें। इंस्टॉलर खोलने के बाद, इसे "एप्लिकेशन" में खींचें। Windows के लिए, आमतौर पर x64 इंस्टॉलर चुनें; ARM उपकरणों के लिए, ARM64 चुनें।

पहली बार खोलने पर, आप पहले सॉफ्टवेयर में प्रवेश करने के लिए "बाद में सेट अप करें" पर क्लिक कर सकते हैं।

बाईं ओर "चैट" लेखन और प्रश्न पूछने के लिए है; "कार्य" वह जगह है जहाँ एजेंट कार्य करते हैं; "नॉलेज बेस" बार-बार देखने के लिए सामग्री संग्रहीत करता है। मॉडल कॉन्फ़िगरेशन नीचे बाईं ओर "सेटिंग्स" के माध्यम से एक्सेस किया जाता है।

शीर्ष टैब ब्राउज़र के समान हैं। आप मॉडल कॉन्फ़िगर करते समय चैट पेज खुला रख सकते हैं, फिर बिना बार-बार बाहर निकले परीक्षण करने के लिए वापस स्विच कर सकते हैं।

3. मॉडल कनेक्ट करना

स्थापना के बाद, आपको एक मॉडल कनेक्ट करना होगा। सॉफ्टवेयर स्वयं मुफ्त है, लेकिन मॉडल कॉल में पैसा लग सकता है, जो मॉडल प्रदाता द्वारा बिल किया जाता है।

यदि आप Kimi का उपयोग करना पसंद करते हैं, तो Moonshot API कनेक्ट करें; DeepSeek के लिए, DeepSeek API कनेक्ट करें। आप ऐसे प्लेटफ़ॉर्म भी चुन सकते हैं जो कई मॉडल प्रदान करते हैं, जैसे SiliconFlow, एक खाते के तहत विभिन्न मॉडलों का उपयोग करने के लिए। एक से शुरू करें और जब तुलना करना चाहें तो दूसरा जोड़ें।

यहाँ API को "Cherry Studio के लिए उस मॉडल का उपयोग करने का इंटरफ़ेस" के रूप में समझा जा सकता है। आपको कोड लिखने की आवश्यकता नहीं है; बस API Key नामक एक स्ट्रिंग प्राप्त करें और इसे सॉफ्टवेयर में भरें।

API Keys प्रदाता के "ओपन प्लेटफ़ॉर्म" पर बनाई जाती हैं। भले ही आपके पास चैट सब्सक्रिप्शन हो, आपको आमतौर पर अलग से जांचना होगा कि API में क्रेडिट है या नहीं, क्योंकि इन्हें अक्सर अलग-अलग बिल किया जाता है।

Kimi को एक उदाहरण के रूप में लेते हुए, Moonshot ओपन प्लेटफ़ॉर्म पर रजिस्टर या लॉग इन करें, API Key प्रबंधन ढूंढें, और एक कुंजी बनाएं। जांचें कि खाते में उपलब्ध क्रेडिट है या नहीं; यदि नहीं, तो प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकताओं के अनुसार इसे सक्रिय करें। छोटे बजट से शुरू करें।

Cherry Studio पर वापस जाएं, "सेटिंग्स → मॉडल सेवाएं" खोलें, "Moonshot" ढूंढें, कुंजी पेस्ट करें, सेवा सक्षम करें, और "मॉडल सूची प्राप्त करें" पर क्लिक करें।

सूची में कई नाम हो सकते हैं; जिसे आप उपयोग करने की योजना बना रहे हैं उसे जोड़ें। चैट पेज पर वापस जाएं, शीर्ष पर मॉडल नाम पर क्लिक करके उस पर स्विच करें। एक छोटा संदेश भेजें; यदि यह सामान्य रूप से उत्तर देता है, तो कनेक्शन सफल है।

आप जो कनेक्ट करते हैं वह मॉडल API है; Kimi की वेब सुविधाएँ और सदस्यता लाभ स्थानांतरित नहीं होंगे। यहाँ, आप Cherry Studio के इंटरफ़ेस और टूल का उपयोग करते हैं।

यदि कोई मित्र या कंपनी आपको इंटरफेस का एक सेट देता है लेकिन प्रदाता सूची में नहीं है, तो नीचे "प्रदाता जोड़ें" पर क्लिक करें। आमतौर पर, आपको इस जानकारी की आवश्यकता होगी:

प्रदाता का नाम कुछ भी हो सकता है जिसे आप पहचानते हैं, जैसे "कंपनी टेस्ट इंटरफ़ेस"। मॉडल ID मनमाना नहीं हो सकता; यह वह नाम है जिसका उपयोग सर्वर मॉडल की पहचान करने के लिए करता है। यदि सूची प्राप्त करने में विफल रहता है, तो ID प्रदान होने पर इसे मैन्युअल रूप से जोड़ें।

यदि यह कनेक्ट नहीं होता है, तो त्रुटि की जाँच करें। यदि कुंजी अमान्य है, तो सुनिश्चित करें कि इसे पूरी तरह से कॉपी किया गया है और सही जगह पर भरा गया है; यदि क्रेडिट अपर्याप्त है, तो प्रदाता शेष राशि की जाँच करें; यदि मॉडल मौजूद नहीं है, तो मॉडल ID की जाँच करें। पता और इंटरफ़ेस प्रकार भी प्रदाता के दस्तावेज़ से मेल खाना चाहिए।

एक बार मॉडल चैट कर सकता है, तो छवियों, फ़ाइलों और टूल कॉल का परीक्षण करें। टेक्स्ट उत्तर का मतलब यह नहीं है कि यह सभी कार्यों का समर्थन करता है, विशेष रूप से बाद में एजेंट के लिए।

आधिकारिक बनाम तृतीय-पक्ष सेवाओं को चुनने के बारे में, मैं समस्या निवारण को सरल बनाने के लिए आधिकारिक इंटरफेस से शुरू करने का सुझाव देता हूं। तृतीय-पक्ष ठीक हैं, लेकिन जानें कि डेटा किसे भेजा जाता है, इसकी कीमत कैसे है, और मॉडल कौन प्रदान करता है। मॉडल से मेल खाने वाला नाम यह साबित नहीं करता कि यह वही सेवा है।

API Keys को चैट लॉग या सार्वजनिक स्क्रीनशॉट में पेस्ट न करें; अन्य लोग आपके क्रेडिट का उपयोग कर सकते हैं।

4. मॉडल का परीक्षण

एक बार कनेक्ट होने के बाद, उन सामग्रियों के साथ परीक्षण करें जिनका आप अक्सर उपयोग करते हैं, जैसे ड्राफ्ट, मीटिंग नोट्स, या उत्पाद विवरण। परिचितता से यह देखना आसान हो जाता है कि उत्तर में कुछ छूट गया है या नहीं।

उदाहरण के लिए, एक लंबी सामग्री को एक सहकर्मी के लिए एक छोटे संदेश में सारांशित करने के लिए, दो मॉडलों को एक ही आवश्यकता दें:

1निम्नलिखित सामग्री को एक सहकर्मी के लिए एक संदेश में सारांशित करें, 200 शब्दों से कम।
2
3पुष्टि किए गए निष्कर्षों, मालिकों, समय और अनसुलझे मुद्दों को रखें।
4जो मूल में नहीं है उसे न जोड़ें; अनंतिम वस्तुओं को पुष्टि के रूप में न लिखें।
5कोई परिचय नहीं, सीधे टेक्स्ट दें।
6
7सामग्री:
8मूल टेक्स्ट यहाँ पेस्ट करें।

तुलना करते समय, ध्यान केंद्रित करें: क्या समय सीमा रखी गई थी? क्या "अनंतिम शुक्रवार" को "शुक्रवार को पूरा करें" में बदल दिया गया था? इन्हें स्वर से "बुद्धिमत्ता" का न्याय किए बिना मूल के विरुद्ध जांचा जा सकता है।

चैट के शीर्ष पर मॉडल चयनकर्ता खोलें, मल्टी-मॉडल चयन सक्षम करें, दो या तीन कॉन्फ़िगर किए गए मॉडलों को चेक करें, और एक ही प्रश्न भेजें।

यदि एक मॉडल ड्राफ्ट में बेहतर है और दूसरा चूक की जाँच में, तो आप बाद में उनका अलग-अलग उपयोग कर सकते हैं, बजाय एक को सब कुछ करने के लिए मजबूर करने के।

गति की जाँच करने के लिए, "सेटिंग्स → उपस्थिति" पर जाएं और "अनुमानित टोकन गणना दिखाएं" सक्षम करें। उत्तर के बाद, पहले टोकन तक का समय, प्रति सेकंड टोकन और अनुमानित उपयोग की तुलना करने के लिए आँकड़े जांचें।

टोकन मॉडल प्रसंस्करण की इकाई हैं; उन्हें सटीक शब्द गणना के रूप में न समझें। ये आँकड़े लागत की निगरानी में मदद करते हैं, लेकिन अंतिम बिल प्रदाता पर निर्भर करता है।

लेखन मॉडल आगे परीक्षण के लायक हैं। इसे "दूसरा पैराग्राफ रखें, केवल परिचय बदलें, संख्याओं को न छुएं" कहकर देखें कि क्या यह गलती से अन्य भागों को बदल देता है। हर बार एक वाक्य बदलने पर पूरे टेक्स्ट की दोबारा जाँच करना थकाऊ है।

सामान्य परीक्षण प्रश्नों और सामग्रियों को नोट्स के रूप में सहेजें। जब कोई नया मॉडल कनेक्ट करें, तो उन्हें फिर से चलाएं। तुलना के लिए हमेशा एक नया विषय शुरू करें, समान सामग्री का उपयोग करके पिछली चैट के प्रभाव से बचने के लिए।

आपको हर बार हर मॉडल से पूछने की आवश्यकता नहीं है। मल्टी-सेलेक्शन अलग-अलग अनुरोध भेजता है, प्रत्येक में संभावित रूप से पैसा खर्च हो सकता है और डेटा उन सेवाओं को भेज सकता है। योजनाओं या शीर्षकों को चुनने के लिए इसका उपयोग करें; एक बार दिशा तय हो जाने के बाद, एक मॉडल के साथ जारी रखें।

5. शाखाओं के साथ कार्य प्रबंधित करना

यदि आप पांचवें संस्करण पर पहुंचते हैं लेकिन अचानक महसूस करते हैं कि दूसरा बेहतर था, या एक ही रूपरेखा को लिखने के दो तरीके आज़माना चाहते हैं, तो आप संबंधित संदेश से एक शाखा बना सकते हैं।

वह संदेश ढूंढें जिसे आप रखना चाहते हैं, संदेश मेनू खोलें, और "शाखा" चुनें। नया पथ फोर्क से पहले के संदर्भ को वहन करता है, और बाद की चर्चाएँ मूल पथ को अधिलेखित किए बिना अलग से दर्ज की जाती हैं। शाखा प्रबंधक का उपयोग करके वापस स्विच करें।

उदाहरण के लिए, यदि किसी लेख की रूपरेखा है लेकिन परिचय तय नहीं है, तो दो शाखाएँ बनाएं: एक निष्कर्ष से शुरू होती है, दूसरी एक विशिष्ट परिदृश्य से। दोनों को कुछ राउंड संपादित करें, देखें कि कौन सा बेहतर है, और वहाँ से जारी रखें। दूसरे को आज़माने के लिए आपको एक को हटाने की आवश्यकता नहीं है।

मामूली संपादनों के लिए, बस अनुसरण करें। यदि आप दोनों संस्करण रखना चाहते हैं, तो शाखा का उपयोग करें।

यदि आप अक्सर एक ही प्रकार का टेक्स्ट कार्य करते हैं, तो पहले एक सहायक बनाएं। "चैट → सहायक जोड़ें" पर जाएं, इसे एक पहचानने योग्य नाम दें जैसे "लेख संपादक", और दीर्घकालिक आवश्यकताओं को सहेजें:

1आप मुझे सामान्य पाठकों के लिए चीनी लेख संपादित करने में मदद करते हैं।
2
3ड्राफ्ट से तथ्यों और विशिष्ट उदाहरणों को प्राथमिकता दें।
4बिना नई जानकारी के फालतू सामग्री हटाएं; लेखक की पृष्ठभूमि न जोड़ें।
5जब मैं संपादित करने के लिए एक पैराग्राफ निर्दिष्ट करूं, तो केवल उसे संपादित करें।
6बिना सबूत के निर्णय इंगित करें; स्रोतों का आविष्कार न करें।

सहायक दीर्घकालिक आदतों को संग्रहीत करते हैं। विशिष्ट लेख विषयों, सामग्रियों और लंबाई की आवश्यकताओं को वर्तमान विषय में रहना चाहिए ताकि अगले विषय पर न ले जाया जाए।

समीक्षा करते समय, एक और शाखा खोलें और मॉडल को केवल समस्याएं खोजने दें:

1इस ड्राफ्ट की जाँच करें, पुनर्लेखन न करें।
2
3मेरे द्वारा प्रदान की गई सामग्रियों के विरुद्ध, खोजें:
41. ऐसे तथ्य या संख्याएँ जो मूल द्वारा समर्थित नहीं हैं।
52. ऐसे स्थान जहाँ "संभव" या "अनंतिम" पुष्टि हो गए हैं।
63. दोहराए गए स्पष्टीकरण जिन्हें हटाया जा सकता है।
7
8प्रत्येक के लिए मूल उद्धृत करें और समस्या समझाएं। यदि कोई आधार नहीं मिलता है, तो "स्रोत आवश्यक" लिखें।

समीक्षा के लिए मॉडल बदलने से कभी-कभी ऐसी समस्याएं मिल सकती हैं जो पिछले मॉडल से छूट गई थीं। हालांकि, दोनों द्वारा अनुमोदित सामग्री अभी भी गलत हो सकती है; हमेशा महत्वपूर्ण तथ्यों को मूल डेटा के विरुद्ध सत्यापित करें।

जब केवल लेख संपादित कर रहे हों, तो आपको मॉडल को टर्मिनल, ब्राउज़र या फ़ाइल टूल देने की आवश्यकता नहीं है। अप्रासंगिक टूल बंद करने से अनावश्यक निर्देश कम होते हैं।

जब फ़ाइलों के लिए एजेंट पर जाएं, तो इसे अंतिम ड्राफ्ट और आवश्यकताएं देना याद रखें। पिछली बातचीत स्वचालित रूप से पूरी तरह से स्थानांतरित नहीं होगी; स्पष्ट रूप से बताएं कि किस संस्करण का उपयोग करना है।

6. एजेंटों को कार्य सौंपना

एक बार ड्राफ्ट तैयार हो जाए और इसे Word में फ़ॉर्मेट करने या PDF में निर्यात करने की आवश्यकता हो, तो बाईं ओर "कार्य" पर जाएं। पांडुलिपि और टेम्पलेट तैयार करें।

"एजेंट जोड़ें" पर क्लिक करें, इसे उद्देश्य के अनुसार नाम दें, जैसे "डेटा आयोजक"। रनिंग मोड चुनें, फिर समर्थित मॉडल चुनें, और आवश्यकताएं भरें। निर्माण के बाद, आप संपादन पृष्ठ पर टूल, अनुमतियाँ, कौशल और नॉलेज बेस समायोजित कर सकते हैं।

रनिंग मोड प्रभावित करता है कि कौन से मॉडल और अनुमतियाँ उपलब्ध हैं; वर्तमान मोड की सूची के आधार पर चुनें। सामान्य चैट के लिए मॉडल जरूरी नहीं कि एजेंटों के लिए उपयुक्त हों। एक बार मोड चुने जाने के बाद, इसे सीधे स्विच नहीं किया जा सकता; आपको एक नया एजेंट बनाना होगा।

कुछ मोड में मुख्य, योजना और छोटे मॉडल होते हैं जो प्राथमिक कार्य, योजना और हल्के प्रसंस्करण के लिए होते हैं। पहले परिचित होने के लिए सभी के लिए एक ही मॉडल से शुरू करें।

फिर एक नया कार्य बनाएं और एक कार्यशील निर्देशिका चुनें। सामग्रियों की प्रतियों के साथ अभ्यास के लिए एक समर्पित फ़ोल्डर का उपयोग करें। यदि "हर बार पुष्टि करें" अनुमति है, तो इसका उपयोग यह देखने के लिए करें कि एजेंट क्या पढ़ने, चलाने और लिखने की योजना बना रहा है।

कार्यशील निर्देशिका चुने जाने पर भी, टूल अनुमतियाँ जांचें। कुछ टूल अभी भी निर्देशिका के बाहर फ़ाइलों तक पहुंच सकते हैं; पहली बार "पूर्ण पहुंच" सक्षम न करें।

आप संवेदनशील मीटिंग नोट्स से शुरू कर सकते हैं ताकि प्रोजेक्ट प्रगति को व्यवस्थित किया जा सके:

1वर्तमान निर्देशिका में मीटिंग नोट्स पढ़ें और एक प्रोजेक्ट प्रगति रिपोर्ट व्यवस्थित करें।
2
3मूल फ़ाइलों को संशोधित, स्थानांतरित या हटाएं नहीं।
4इसमें व्यवस्थित करें: पूर्ण, प्रगति पर, पुष्टि की जानी है।
5मालिक और समय मूल से आने चाहिए; यदि निर्दिष्ट नहीं है तो "TBC" चिह्नित करें।
6प्रत्येक आइटम के बाद स्रोत फ़ाइल नाम नोट करें।
7
8पहले मेरी पुष्टि के लिए आपके द्वारा पाई गई फ़ाइलों और रूपरेखा को सूचीबद्ध करें।
9पुष्टि के बाद, एक नई फ़ाइल बनाएं: Project_Progress.md।

जांचें कि क्या इसके द्वारा पाई गई फ़ाइलें सही हैं, फिर रूपरेखा की पुष्टि करें। फ़ाइल बनने के बाद, इसे सत्यापित करने के लिए खोलें, विशेष रूप से नाम, तिथियाँ, और यह सुनिश्चित करें कि "TBC" आइटम पुष्टि के रूप में नहीं लिखे गए थे।

Word या PDF आज़माते समय, आपको संबंधित दस्तावेज़ टूल या निर्भरताएँ स्थापित करने की आवश्यकता हो सकती है। सामग्री और लेआउट की जाँच करने के लिए आउटपुट क्षेत्र या कार्यशील निर्देशिका में फ़ाइल खोलें।

यदि इसे डेटा के लिए वेब खोजने की आवश्यकता है, तो "सेटिंग्स → वेब खोज" पर जाएं और Exa जैसी सेवा कॉन्फ़िगर करें। एक खोज API Key प्राप्त करें, इसका परीक्षण करें, और जांचें कि एजेंट का खोज टूल सक्षम है या नहीं।

खोज के लिए अलग कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और इसके अपने कोटा और शुल्क होते हैं। इसके बिना, मॉडल केवल मौजूदा ज्ञान के आधार पर उत्तर दे सकता है, बिना वेब की जाँच किए।

यदि खोज कोई पृष्ठ ढूंढती है लेकिन कार्य में बटन क्लिक करना, स्क्रॉल करना या फ़ाइलें डाउनलोड करना शामिल है, तो आपको ब्राउज़र संचालन क्षमताओं की आवश्यकता हो सकती है। कौशल प्रबंधन में Playwright CLI कौशल देखें, इसे स्थापित करें, और एजेंट को असाइन करें।

कौशल निर्देशों के सेट हैं, जैसे ब्राउज़र कैसे संचालित करें या दस्तावेज़ कैसे उत्पन्न करें। कुछ को साथी टूल की आवश्यकता होती है; उन्हें कॉन्फ़िगर करें और परीक्षण करने के लिए एक छोटा कार्य चलाएं।

MCP का उपयोग बाहरी टूल और सेवाओं को जोड़ने के लिए किया जाता है, जैसे एजेंट को किसी व्यावसायिक सिस्टम तक पहुंचने देना। "सेटिंग्स → MCP" में सेवा जोड़ें, निर्देशों के अनुसार कॉन्फ़िगर करें, और सफल कनेक्शन के बाद एजेंट की MCP सेटिंग्स में बाइंड करें।

स्थानीय मीटिंग नोट्स के लिए, फ़ाइल टूल पर्याप्त हैं। ब्राउज़र कौशल और MCP तभी स्थापित करें जब आवश्यक हो, अप्रयुक्त कॉन्फ़िगरेशन के समस्या निवारण से बचने के लिए।

तकनीकी डेमो में, एजेंटों ने तीन प्रकार के कार्य किए हैं: इलेक्ट्रॉनिक पाठ्यपुस्तकें ढूंढना और डाउनलोड करना, नमूनों से Word और PDF शिक्षण सामग्री उत्पन्न करना, और भौतिकी समस्याओं को समायोज्य मापदंडों के साथ इंटरैक्टिव वेबपेजों में बदलना।

समान कार्य सौंपते समय, पाठ्यपुस्तक के नाम, नमूना फ़ाइलों और मापदंडों के बारे में स्पष्ट रहें। आवश्यकताएँ जितनी अधिक विशिष्ट होंगी, सत्यापित करना उतना ही आसान होगा।

Codex में अच्छी तरह से काम करने वाले कार्य वहाँ रह सकते हैं। Cherry Studio एक और विकल्प प्रदान करता है: एक ही काम के लिए विभिन्न मॉडल आज़माएं या विभिन्न उद्देश्यों के लिए विभिन्न टूल कॉन्फ़िगर करें।

साप्ताहिक प्रगति रिपोर्ट के लिए एक ही एजेंट का पुन: उपयोग करें; एक नए प्रोजेक्ट के लिए, एक नया कार्य बनाएं और संबंधित फ़ोल्डर चुनें। वेबपेज निर्माण के लिए एक अलग बनाएं ताकि टूल और आवश्यकताएँ अलग रहें।

7. नॉलेज बेस बनाना

उन सामग्रियों का एक बैच चुनें जिनका आप बार-बार उपयोग करेंगे, जैसे उत्पाद मैनुअल या ऐतिहासिक लेख। उन फ़ाइलों के लिए जो केवल एक बार वर्तमान प्रश्न के लिए पढ़ी जाती हैं, उन्हें सीधे चैट में अपलोड करें, बेस बनाने के बजाय।

बेस बनाने के बाद, सॉफ्टवेयर डेटा को खंडों में विभाजित करता है। जब आप कोई प्रश्न पूछते हैं, तो यह पहले प्रासंगिक मूल टेक्स्ट ढूंढता है, फिर उत्तर व्यवस्थित करने के लिए चैट मॉडल को देता है; डेटा सहेजा और अलग से पुनर्प्राप्त किया जाता है, मॉडल में प्रशिक्षित नहीं किया जाता है।

बाईं ओर "नॉलेज बेस" खोलें, जोड़ें पर क्लिक करें, और इसे उद्देश्य के अनुसार नाम दें, जैसे "उत्पाद बिक्री के बाद मैनुअल"। पहली बार, "एम्बेडिंग मॉडल" को "उपयोग न करें" पर सेट करें ताकि अभी भी कीवर्ड खोज की अनुमति हो।

एक या दो परिचित फ़ाइलें जोड़ें, प्रसंस्करण की प्रतीक्षा करें, और जांचें कि पार्स किया गया टेक्स्ट सामान्य है या नहीं। विशेष रूप से स्कैन किए गए PDF की जाँच करें; यदि टेक्स्ट पहचाना नहीं गया है, तो यह खोजने योग्य नहीं होगा।

इस नॉलेज बेस में "रिकॉल टेस्ट" पर जाएं और एक स्पष्ट उत्तर वाला प्रश्न पूछें। रिकॉल दिखाता है कि इसने कौन से खंड पुनर्प्राप्त किए। यदि मैनुअल में वापसी की शर्तें हैं, तो पूछें "क्या मैं खोलने के बाद वापस कर सकता हूं?" और जांचें कि क्या परिणाम बिल्कुल वही शर्त है।

यह पुनर्प्राप्त मूल खंडों को दिखाता है, ताकि आप मॉडल के उत्तर के माध्यम से अनुमान लगाए बिना सीधे सटीकता की जांच कर सकें।

एक बार पुष्टि हो जाने के बाद, चैट पर वापस जाएं, इनपुट क्षेत्र में जोड़ें बटन पर क्लिक करें, "नॉलेज बेस" चुनें, और बेस को चेक करें। एक बार इनपुट क्षेत्र में नाम दिखाई देने पर, अपना प्रश्न पूछें:

1चयनित उत्पाद डेटा के आधार पर, सबसे अधिक पूछे जाने वाले बिक्री के बाद के प्रश्नों को व्यवस्थित करें।
2
3प्रत्येक उत्तर के लिए संबंधित स्रोत संलग्न करें।
4डेटा में नहीं होने वाली सामग्री के लिए, "डेटा में नहीं मिला" लिखें, वादे न जोड़ें।
5यदि विभिन्न फ़ाइलें विरोधाभासी हैं, तो विरोधाभासों को सूचीबद्ध करें; मेरे लिए निर्णय न लें।

यदि नॉलेज बेस प्रविष्टि धूसर हो गई है, तो जांचें कि क्या वर्तमान मॉडल टूल कॉल का समर्थन करता है और संदेश से जुड़ी किसी भी फ़ाइल को हटा दें। नॉलेज बेस में कम से कम एक संसाधित फ़ाइल भी होनी चाहिए।

यदि शब्द बदलने पर यह सामग्री नहीं ढूंढ पाता है, तो एक एम्बेडिंग मॉडल जोड़ें। उदाहरण के लिए, टेक्स्ट कहता है "आवास शुल्क मानक" लेकिन आप पूछते हैं "मैं होटल के लिए कितना दावा कर सकता हूं?" शब्द अलग हैं। एम्बेडिंग मॉडल अर्थ के आधार पर सामग्री ढूंढता है, चैट मॉडल नहीं जो अंतिम उत्तर लिखता है।

कॉन्फ़िगरेशन मॉडल कनेक्ट करने के समान है। SiliconFlow को एक उदाहरण के रूप में लेते हुए, "मॉडल सेवाओं" में Key कॉन्फ़िगर करें, सूची प्राप्त करें, एम्बेडिंग श्रेणी में bge-m3 जैसे मॉडल ढूंढें और जोड़ें।

नॉलेज बेस सेटिंग्स पर वापस जाएं, "एम्बेडिंग मॉडल" के तहत इसे चुनें, और सॉफ्टवेयर द्वारा डेटा को इंडेक्स करने की प्रतीक्षा करें। यदि आपने पहले एक अलग एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग किया था, तो आपको संकेत के अनुसार पुनर्निर्माण करना होगा। उसी प्रश्न के साथ फिर से परीक्षण करें।

एम्बेडिंग मॉडल के साथ भी कीवर्ड खोज बनी रहती है। यदि सही सामग्री मिलती है लेकिन कम रैंक की जाती है, तो Rerank मॉडल पर विचार करें।

Rerank मॉडल पुनर्प्राप्त खंडों को पुनर्क्रमित करता है ताकि अधिक प्रासंगिक को पहले रखा जा सके। मॉडल सेवाओं में bge-reranker-v2-m3 जैसा एक rerank मॉडल जोड़ें, फिर इसे नॉलेज बेस सेटिंग्स में चुनें। उपलब्ध मॉडल और लागत प्रदाता पर निर्भर करते हैं।

एम्बेडिंग और Rerank हमेशा आवश्यक नहीं होते हैं। उत्पाद मॉडल या खंड संख्याओं की जाँच के लिए, कीवर्ड खोज पर्याप्त हो सकती है।

समस्या निवारण के लिए: यदि कोई टेक्स्ट नहीं मिलता है, तो जांचें कि फ़ाइल संसाधित हुई थी या टेक्स्ट गायब है; यदि टेक्स्ट मिलता है लेकिन संदर्भ का अभाव है, तो जांचें कि खंड काटे गए थे या नहीं; यदि खंड पूर्ण हैं लेकिन उत्तर गलत है, तो प्रॉम्प्ट जांचें या चैट मॉडल बदलें।

पुराने मैनुअल को नए से बदलते समय, पुरानी प्रविष्टियाँ हटा दें ताकि विरोधाभासी संस्करण बेस में न रहें। आप एक ऐसा प्रश्न भी पूछ सकते हैं जो डेटा में नहीं है, यह देखने के लिए कि क्या यह स्वीकार करता है कि वह इसे नहीं ढूंढ सकता।

एजेंट को इन सामग्रियों को खोजने देने के लिए, एजेंट की नॉलेज बेस सेटिंग्स में संबंधित बेस बाइंड करें। एक उत्पाद योजना के लिए, इसे उत्पाद मैनुअल दें, सभी कंपनी फ़ाइलें नहीं।

क्लाउड एम्बेडिंग, rerank या चैट मॉडल का उपयोग करने का मतलब है कि सामग्री प्रदाताओं को भेजी जा सकती है। कंपनी डेटा आयात करने से पहले पुष्टि करें कि इसकी अनुमति है या नहीं।

8. स्थानीय मॉडल कनेक्ट करना

ओपन-सोर्स मॉडल या कम प्रतिबंधों वाले मॉडल आज़माने के लिए, उन्हें अपने कंप्यूटर पर चलाएं और Cherry Studio से कनेक्ट करें। आप एक ही इंटरफ़ेस का उपयोग करेंगे, लेकिन उत्तर क्लाउड API से नहीं आएंगे।

सामान्य विकल्प Ollama और LM Studio हैं; एक पर्याप्त है। वे मॉडल डाउनलोड और चलाते हैं; Cherry Studio कनेक्शन, चैट और डेटा संगठन को संभालता है। Hugging Face वह जगह है जहाँ आप मॉडल ढूंढते हैं।

पहले, Ollama। Ollama वेबसाइट से डाउनलोड और इंस्टॉल करें, एक टर्मिनल खोलें, और चलाएं:

1ollama run dolphin-mistral

यह परीक्षण के लिए एक 7B मॉडल है; यह पहले फ़ाइल डाउनलोड करेगा। एक बार हो जाने के बाद, टर्मिनल में एक प्रश्न पूछकर पुष्टि करें कि यह काम करता है।

Cherry Studio "सेटिंग्स → मॉडल सेवाएं" खोलें, Ollama ढूंढें। सेवा का पता आमतौर पर है:

1http://localhost:11434

सेवा सक्षम करें, सूची प्राप्त करें, मॉडल जोड़ें, और चैट में इसे चुनें।

"localhost" आपके कंप्यूटर को संदर्भित करता है। यदि यह विफल होता है, तो सुनिश्चित करें कि Ollama चल रहा है, मॉडल डाउनलोड किया गया है, और पोर्ट नहीं बदला है। दो स्थानीय ऐप्स को कनेक्ट करने के लिए सेवा को सार्वजनिक इंटरनेट पर न खोलें।

यदि आप टर्मिनल पसंद नहीं करते हैं, तो LM Studio का उपयोग करें। इसके खोज पृष्ठ पर मॉडल खोजें और डाउनलोड करें, फिर मॉडल लोड करें और स्थानीय सर्वर शुरू करें। Cherry Studio में, LM Studio प्रदाता ढूंढें, प्रदर्शित पता दर्ज करें, और सूची प्राप्त करें। Cherry Studio इसका उपयोग नहीं कर सकता यदि मॉडल लोड नहीं है या सर्वर शुरू नहीं है।

"अनसेंसर्ड मॉडल" खोजने के लिए, Hugging Face पर खोजें:

1uncensored GGUF

"अनसेंसर्ड" कम प्रतिबंधों के लिए एक विवरण है, प्रमाणन नहीं। मॉडल कम रचनात्मक अनुरोधों को अस्वीकार कर सकता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह अधिक स्मार्ट या अधिक विश्वसनीय है। Cherry Studio में सभी मॉडलों को "अप्रतिबंधित" करने का एक स्विच नहीं है; आप बस एक अलग मॉडल चुन रहे हैं।

GGUF एक सामान्य स्थानीय मॉडल प्रारूप है। बेस मॉडल, समर्थित भाषाएँ और लाइसेंस जांचें, फिर अपने टूल के लिए उपयुक्त फ़ाइल डाउनलोड करें; आपको पूरे रिपॉजिटरी की आवश्यकता नहीं है।

7B या 8B, Q4 क्वांटाइज्ड मॉडल से शुरू करें। "B" पैरामीटर स्केल है; "Q4" का मतलब है कि वज़न संकुचित हैं, कम मेमोरी का उपयोग करते हुए थोड़ा प्रभाव हानि के साथ। इसे एजेंट में उपयोग करने के लिए, पुष्टि करें कि यह टूल कॉल का समर्थन करता है।

छोटे मॉडल सामान्य कंप्यूटरों पर चल सकते हैं। Dolphin Mistral लगभग 4 GB है; 30B Q4 वज़न 15-16 GB या अधिक हो सकता है, लंबी बातचीत के लिए रनिंग ओवरहेड और कैश को छोड़कर।

16 GB RAM वाला कंप्यूटर 7B या 8B क्वांटाइज्ड मॉडल आज़मा सकता है; गति चिप, VRAM और संदर्भ लंबाई पर निर्भर करती है। 30B चलाने के लिए, RAM/VRAM और डिस्क स्थान जांचें। यह कुछ पंक्तियों के लिए काम कर सकता है लेकिन लंबी सामग्री के साथ काफी धीमा हो सकता है।

पूरी तरह से स्थानीय रूप से चलने पर, इनपुट क्लाउड चैट सेवाओं को नहीं भेजा जाता है, और कोई API बिल नहीं है, लेकिन यह आपके कंप्यूटर की शक्ति का उपयोग करता है। यदि आप क्लाउड खोज, एम्बेडिंग या rerank का उपयोग करते हैं, तो वह डेटा अभी भी बाहर भेजा जा सकता है।

नोट: Cherry Studio सेटिंग्स में डाउनलोड करने योग्य स्थानीय एम्बेडिंग और OCR घटक पुनर्प्राप्ति और टेक्स्ट पहचान में मदद करते हैं। उन्हें स्थापित करने का मतलब यह नहीं है कि आपने एक चैट मॉडल स्थापित किया है।

अगली बार जब कोई आपको एक नया मॉडल इंटरफ़ेस भेजता है, तो इसे कनेक्ट करें और अपने परीक्षण प्रश्न चलाएं। यदि यह फिट बैठता है, तो इसे रखें; यदि नहीं, तो इसे अपना वर्कबेंच बदले बिना बदल दें।

मैं Miles हूं, एक AI एल्गोरिदम विशेषज्ञ जो बड़ी टेक से FDE में बदला, R&D, ऑप्टिमाइज़ेशन, डिप्लॉयमेंट और कॉर्पोरेट प्रशिक्षण में अनुभव के साथ। मुझे फॉलो करें @miles_mazy एक साथ बढ़ें और कमाएं।