無問芯穹

Infinite Core

以下の経験はありませんか：WeChatに保存した26本の有益記事はその後開かれることがなく、PCに散らばる「学習資料」フォルダ内の10以上のファイル、半年前に読んだ理論を探したいのに数個のキーワードしか覚えていない。そして日々の情報量が脳の処理限界を超えると、貴重な知識の90%が72時間以内に忘却されます。 今、Infinite Core大規模モデルプラットフォームAPI + Cherry Studioで構築する個人ナレッジベースなら、WeChat記事や断片的な教材を構造化知識に変換し、精密な呼び出しを実現できます。

一、個人ナレッジベース構築

1. Infinite Core APIサービス：「思考中枢」として使いやすく安定

ナレッジベースの「思考中枢」として、Infinite Core大規模モデルプラットフォームはDeepSeek R1フルスペック版などのモデルを提供し、安定したAPIサービスを提供。現在登録後は無条件・無料で利用可能。主流の埋め込みモデルbge・jinaモデルでのナレッジベース構築をサポートし、プラットフォームは最新・最強のオープンソースモデルサービスを継続的に更新。画像・動画・音声などマルチモーダル対応。

2. Cherry Studio：ノーコードで構築可能

Cherry Studioは使いやすいAIツール。RAGナレッジベース開発に1～2ヶ月かかるのに対し、本ツールはノーコード操作を特長。Markdown/PDF/Webページなどをワンクリックでインポート可能（40MBファイルは1分で解析）。PCのローカルフォルダ・WeChat保存記事URL・講義ノートも追加可能です。

二、3ステップで専属ナレッジマネージャーを構築

Step 1：基本準備

1. Cherry Studio公式サイトからOS対応版をダウンロード（https://cherry-ai.com/）

2. アカウント登録：Infinite Core大規模モデルプラットフォームにログイン（https://cloud.infini-ai.com/genstudio/model?cherrystudio）

• APIキー取得：「モデル広場」でdeepseek-r1を選択→作成クリックでAPIKEYを生成→モデル名をコピー

Step 2：CherryStudio設定で「モデルサービス」にInfinite Coreを選択し、APIキーを入力して有効化

上記完了後、使用時に大規模モデルを選択すればCherryStudioからInfinite Core APIを利用可能。 利便性向上のため「デフォルトモデル」設定を推奨

Step 3：ナレッジベース追加

Infinite Coreプラットフォームの埋め込みモデルからbgeシリーズまたはjinaシリーズの任意バージョンを選択

三、実ユーザーシナリオ検証

• 学習資料インポート後、「『機械学習』第3章の核心公式導出を整理」と入力

▼生成結果例