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# 無問芯穹

あなたは次のような経験はありませんか。WeChatで26本の実用記事を保存したのに、その後まったく開いていない、パソコンには「学習資料」フォルダの中に散らばった10以上のファイルがある、半年前に読んだある理論を探したいのに、断片的なキーワードしか覚えていない。そして、毎日の情報量が脳の処理限界を超えると、貴重な知識の90%は72時間以内に忘れられてしまいます。\
今なら、無問芯穹大規模モデルサービスプラットフォーム API + Cherry Studio で個人ナレッジベースを作成し、放置されていたWeChat記事や断片化した講座内容を構造化された知識へ変換して、正確に呼び出せるようにできます。\\

### 一、個人ナレッジベースの構築

#### 1. 無問芯穹APIサービス：ナレッジベースの「思考中枢」、使いやすく、安定

ナレッジベースの「思考中枢」として、無問芯穹大規模モデルサービスプラットフォームはDeepSeek R1フルスペック版などのモデルバージョンを提供し、安定したAPIサービスを提供します。**現在は登録後、制限なく無料で利用できます。**主流の埋め込みモデルbge、jinaモデルによるナレッジベース構築をサポートし、**プラットフォームは、安定した最新・最強のオープンソースモデルサービスも継続的に更新しています**、画像、動画、音声など多様なモダリティを含みます。

<figure><img src="/files/9a9eb5705b9e6700a6a65920a6ce7e9d9c2bc3d6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 2. Cherry Studio：ノーコードでナレッジベースを構築

Cherry Studioは使いやすいAIツールで、RAGナレッジベース開発に1〜2か月の導入期間が必要なのに対し、このツールの利点は、**ノーコード操作、**&#x4D;arkdown/PDF/ウェブページなど複数形式をワンクリックで取り込め、40MBのファイルなら1分で解析完了します。さらに、パソコン内のローカルフォルダ、WeChatのお気に入りに保存した記事URL、講座ノートも追加できます。\\

### 二、3ステップであなただけの知識コンシェルジュを構築

#### Step 1：基本準備

1. Cherry Studio公式サイトにアクセスして対応版をダウンロード（<https://cherryai.com.cn/）>
2. アカウント登録：無問芯穹大規模モデルサービスプラットフォームにログイン（<https://cloud.infini-ai.com/genstudio/model?cherrystudio）>

<figure><img src="/files/fed38fb4135af37cf3d44005c47b459568ba378e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* APIキーを取得：『モデル広場』でdeepseek-r1を選択し、作成をクリックしてAPIKEYを取得し、モデル名をコピーします

<figure><img src="/files/f166b43461897c61cbc55fc3efa5312a232950b2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Step 2：Cherry Studioの設定を開き、モデルサービスで無問芯穹を選択し、APIキーを入力して、無問芯穹のモデルサービスを有効にします

<figure><img src="/files/7e4e70372a88ed11ca37bf47ac3b623fb1fedff5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

上記の手順が完了したら、対話時に必要な大規模モデルを選択するだけで、CherryStudioで無問芯穹のAPIサービスを利用できます。\
利便性のため、ここでは「デフォルトモデル」も設定できます\\

<figure><img src="/files/517087aafec062eb33f8d59d57a91d97c721cdc8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Step 3：ナレッジベースを追加

無問芯穹大規模モデルサービスプラットフォームの埋め込みモデルbgeシリーズまたはjinaシリーズのいずれかのバージョンを選択します

<figure><img src="/files/a0ac36e804d43c61df8b5a27de645aad3b0b208c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/4bf0939d884781ac127ec70c2a896a38c8152c01" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 三、実際のユーザーシーンでの実測

* 学習資料を取り込んだ後、「『機械学習』第3章の主要公式の導出を整理して」と入力

<figure><img src="/files/d07b5e20d8bd41996887a87651b8033d97c47cb7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

\
**生成結果画像を添付**

<figure><img src="/files/8a2918106cb5572d45674b2b57bc550f7ee788b2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。


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# Agent Instructions
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