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什麼是 Msty AI
Msty AI 是一款以效率與可控性為核心的多模型 AI 對話工作台，將主流模型與本地模型整合到同一個操作介面中，協助使用者以更直觀的方式建立、比較與管理各種 AI 工作流程。它支援於單一環境中連接 OpenAI、Claude、DeepSeek、Hugging Face 等雲端模型，亦可透過 Ollama 使用本地模型，讓你在雲端與本機之間自由切換。在資訊安全與合規需求日益提升的情況下，Msty AI 提供私密與離線能力，能在不連網的情境下完成關鍵任務，避免敏感內容外流。為了讓探索與實驗更高效，系統提供分割聊天、分支版本與並行對話等機制，讓你能同時比較不同提示、不同模型或不同知識庫設定的回應差異，快速收斂最佳解。透過內建的網路搜尋與 RAG 檢索增強生成，Msty AI 可以在需要時即時查詢公開資料，或結合自有文件庫進行上下文推理，生成更貼近事實與業務語境的內容。它同時內建可共享的提示庫，讓團隊將高品質 Prompt 模板化、制度化，減少個人經驗孤島。整體而言，Msty AI 的核心價值在於提供一個多模型統一介面與可追溯的對話版本管理，讓個人與團隊能以更低的切換成本、更高的隱私保障與更強的可重複性來使用生成式 AI，適用於研究、內容製作、客戶支援、產品設計、程式開發與資料分析等多元場景。
Msty AI 主要功能
- 多模型統一介面：於同一工作台連接 OpenAI、Claude、DeepSeek、Hugging Face 等供應商，並可透過 Ollama 使用本地模型，降低跨平台切換成本。
- 私密與離線模式：支援在本機與離線環境運作，敏感資料不需出網；需要外部能力時再選擇性啟用連線。
- 分割聊天與並排比較：以分割視窗同時查看多個回應，快速比較不同模型或提示設定的輸出差異。
- 分支對話（版本化）：從同一節點建立多條對話分支，保存嘗試過的思路與提示版本，便於回溯與 A/B 測試。
- 並行聊天：同時間啟動多個工作執行緒，加速研究、摘要、翻譯或程式產生等批次任務。
- 網路搜尋整合：在需要最新資訊時呼叫搜尋功能，納入即時來源以提升答案的時效性與覆蓋面。
- RAG 檢索增強生成：連接或上傳文件形成知識庫，讓模型基於企業資料或專案檔案生成更準確的內容。
- 提示庫與模板管理：集中管理高品質 Prompt，支援重用與協作，建立可擴充的提示資產。
- 對話與資產管理：標籤、收藏與搜尋歷史對話或分支，提升知識沉澱與再利用效率。
Msty AI 適用人群
Msty AI 適合需要在多個 AI 模型間靈活切換、重視隱私與可重複性的使用者。包括：需要並排比較輸出的研究人員與資料從業者；需快速產出稿件、摘要與在地化內容的內容編輯與行銷團隊；處理文件、知識庫與標準回覆的客服與產品營運；需要測試提示、生成樣板程式碼與改善開發工作流的工程師；重視教材可靠性與可追溯性的教育與學術單位；以及有合規需求、偏好本地部署或離線作業的企業團隊。
Msty AI 使用步驟
- 啟動應用並完成基本設定（介面語言、資料儲存位置、隱私偏好）。
- 在模型設定中連接所需供應商，或設定本地端的 Ollama 與對應模型。
- 建立或匯入知識庫（文件、PDF、內部說明書），以啟用 RAG 檢索增強生成。
- 開啟新對話，選擇目標模型與提示模板，必要時啟用網路搜尋。
- 使用分割聊天與分支功能，同步比較不同提示或模型的回應，並保存有效版本。
- 啟動並行聊天以同時處理多個任務，例如批次摘要、比對多來源資料。
- 將常用提示存入提示庫，並為對話加上標籤，方便後續查找與重用。
- 定期整理對話與知識庫內容，優化提示與模型選擇，持續提升輸出品質。
Msty AI 行業案例
內容行銷團隊可建立產品與品牌知識庫，透過 RAG 生成更貼近資料事實的文章、常見問答與社群貼文，並使用分割聊天比較不同模型的語氣與結構。客服與產品營運可把內部流程文件與使用手冊導入，快速生成一致的回覆建議與故障排除步驟，並以分支對話追蹤不同策略回覆的效果。研究與資料團隊則能開啟並行聊天，同步彙整多篇論文或報告的重點，搭配網路搜尋吸收最新研究進展，再以提示庫沉澱高命中率的分析模板。對於重視隱私的企業環境，Msty AI 能在本機與離線模式下運作，利用本地模型完成關鍵任務，再在需要時切換到雲端模型補強表現。
Msty AI 優點與缺點
優點：
- 單一介面整合雲端與本地多模型，降低工具切換與維運成本。
- 支援離線與私密模式，保護敏感資料與內部知識資產。
- 分割聊天、分支與並行對話，強化比較實驗與工作流吞吐量。
- 網路搜尋與 RAG 能兼顧即時性與專有知識，提升答案可靠性。
- 提示庫使高品質 Prompt 可重用、可協作，輸出更穩定一致。
- 對話與版本管理完善，便於回溯決策過程與復現結果。
缺點：
- 連接多家供應商與本地模型需進行額外設定與維護。
- 不同模型行為差異大，提示需要校準與持續調整。
- RAG 與知識庫品質高度依賴文件清理、切片與更新策略。
- 並行聊天與網路搜尋可能增加資源消耗與使用成本。
- 離線模式的效能取決於本機硬體與可用的本地模型能力。
Msty AI 熱門問題
問：是否能在離線狀態下使用？
答：支援離線模式，可在本機以本地模型運作；若啟用網路搜尋或雲端模型，才會產生對外請求。
問：可以同時連接多個模型供應商嗎？
答：可以，Msty AI 提供多模型統一介面，方便在不同供應商與本地模型間切換與比較。
問：如何使用 RAG 檢索增強生成？
答：先建立或匯入文件知識庫，啟用 RAG 後，系統會在回應前檢索相關片段並提供具上下文的答案。
問：分割聊天與分支對話有何差異？
答：分割聊天用於並排比較不同回應；分支對話則是從同一節點延伸多個版本，便於保存與回溯實驗路徑。
問：是否需要提供各家服務的 API 金鑰？
答：若要使用對應的雲端模型，通常需要在設定中加入自己的 API 金鑰；使用本地模型時則依本地環境設定為準。
問：並行聊天會影響成本或效能嗎？
答：並行處理可提升吞吐量，但也可能增加計算資源消耗；建議按任務重要性與資源情況調整並行度。