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# AI の基礎知識

このページでは Cherry Studio で最もよく使われる用語を解説し、モデルを変えるべきか、プロンプトを変えるべきか、それともツールを追加すべきかの判断を助けます。

<figure><img src="/files/7ba74bd4bb1350bdee06a7150171e1f8a051c1e4" alt="Agent、模型、知识库、技能、内置工具、MCP、API Key 和 Token 的关系图"><figcaption><p>Agent はタスクを整理し、モデルが内容を生成する。ナレッジベース、スキル、ツールはそれぞれ資料、方法、操作能力を提供する。</p></figcaption></figure>

## モデルサービス、モデルと API Key

* モデルサービス：モデル呼び出しを提供するベンダー、クラウドプラットフォーム、またはローカル実行環境；
* モデル：テキスト、視覚、画像生成、埋め込み、再ランキングなどの具体的なタスクをこなす能力；
* API アドレス：Cherry Studio がリクエストを送信するサービスの入口；
* API Key：サービス提供者がアカウントを識別し、呼び出しを認可するための認証情報。

同じサービス提供者が複数のモデルを提供していることがあります。API Key でサービスには接続できますが、各モデルが利用可能とは限らず、API の種類が必ず互換とは限りません。

## Token とコンテキストウィンドウ

Token はモデルがテキストを処理するときに使う基本単位で、漢字や単語と同じではありません。入力、履歴メッセージ、ツール定義、ナレッジベースの内容、出力はすべてコンテキストを消費します。

コンテキストウィンドウは1回のリクエストで処理できる総量です。上限に近づくと、Cherry Studio は古い内容を圧縮する場合があります。重要な事実は、明確なプロンプト、ファイル、ナレッジベース、または Agent の記憶に入れておき、ずっと前の一言だけに頼らないでください。

## サンプリングパラメータ

| パラメータ       | 役割            | 調整の方向                                       |
| ----------- | ------------- | ------------------------------------------- |
| Temperature | 出力のランダム性を制御する | 事実重視のタスクでは低めに、創作タスクでは適度に高めてもよい              |
| Top P       | 候補語の範囲を制限する   | 通常は Temperature と合わせて、重点的に調整するのはどちらか一方だけにする |
| Max Tokens  | 1回の出力長を制限する   | 低すぎると途中で切れ、高すぎても内容が良くなるとは限らない               |

モデルによって、パラメータの対応状況や意味は少し異なる場合があります。明確な問題がない場合は、まず製品のデフォルト値を使い、ネット上の「万能パラメータ」をそのまま当てはめないでください。

## Embedding と Rerank

* 埋め込みモデル：テキストをベクトルに変換し、ナレッジベースの類似検索に使う；
* 再ランキングモデル：初期検索結果を並べ替え、最も関連する内容を上位にする。

これらは最終回答の生成は担当しません。ナレッジベースで結果が出ないときは、まず文書処理と埋め込みを確認し、結果はあるが並び順が不十分なときに再ランキングを検討します。

## アシスタントと Agent

* アシスタント：継続的な会話、固定ロール、出力スタイルを中心にする；
* Agent：目標の実行、作業ディレクトリ、ツール、複数ステップのタスクを中心にする。

簡単なQ\&Aにはアシスタントの方が直接的です。ファイル、ターミナル、サブタスク、チャンネル、定期タスクが必要なときは Agent を使います。

## スキル、ツール、MCP とナレッジベース

| 概念      | 一言で理解                                |
| ------- | ------------------------------------ |
| ツール     | Agent が実行できる1つの動作                    |
| スキル     | Agent に固定された方法でどう動くかを伝える             |
| MCP     | 外部ツールとリソースを Agent に接続する              |
| ナレッジベース | Agent またはアシスタントが検索できる資料を限定する         |
| 記憶      | 同じ Agent のために、タスクをまたいで安定した事実と経験を保存する |

## マルチモーダルと画像生成モデル

マルチモーダルモデルは画像やテキストなど異なる入力を理解できます。画像生成モデルは画像の生成に特化しています。Agent のメインモデルはあなたの要求を理解し、内蔵の【画像を生成】ツールは【設定】→【デフォルトモデル】で選択した画像生成モデルを呼び出します。

{% hint style="info" %}
画像を見られること、画像を生成できること、ツールを呼び出せることは3つの異なる能力です。モデルを選ぶときは、まずタスクに何が必要かを確認し、モデル名だけで判断しないでください。
{% endhint %}

<details>

<summary>ローカルモデルは必ずよりプライバシーが高いのか？</summary>

モデルをローカルで実行すれば、内容をモデル提供者に送信する量は減らせますが、Web検索、MCP、チャンネル、その他の外部ツールは依然としてデータを送信する可能性があります。プライバシーはモデルの配置先だけでなく、ワークフロー全体によって決まります。

</details>


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# Agent Instructions
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