安利一個我目前覺得最好用的AI知識庫 - 騰訊ima。

武二德 2025-02-27

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但是在提的各種問題上，像是2023年的又一次輪回。

比如我發現最近兩周，我的群里有個問題被提及的格外的多：怎么搭建一個自己的知識庫？

群里很多老玩家熱心回復推薦，也推薦了很多產品。

但是曝光度和討論度最高的，還是騰訊家的ima。

我也正好盤了盤，發現自己也確實也沒咋寫過關于知識庫的東西，上一次好像還是2023年寫的用Dify搭一個自己的知識庫。時間隔得久遠，這都已經2025年了。

所以，不如今天就來聊聊，我自己覺得目前最好用、最常用的知識庫，也是群友推薦最多的這個：

ima。

官網鏈接在此：https://ima.qq.com

電腦客戶端、微信小程序、手機客戶端都有（IOS目前還沒上架）。

使用的客戶端隨意，可以根據你自己的需求隨便調整，反正都是通用的，唯一有一個非常非常特殊的渠道，也是整個ima的神之一手。

就是微信小程序。

這也是讓它跟所有的知識庫產品劃拉開界限的最牛逼的東西，具體的妙用，我們放在后面說。

目前ima免費，可以使用DeepSeek，可以把自己的知識庫跟別人共享，唯一一個我覺得最大的不足，就是容量上限有點低，只有2G，感覺是為了后面做商業化去鋪路的。不過對于一個正常的普通玩家來說，其實也夠了。

當然，可能很多新人朋友，還不知道知識庫是個啥。

所以，我在這里也來給大家看看，知識庫怎么玩，再順帶做一個關于ima的妙用教程。

先說我自己之前的一個痛點，那時候還沒有AI，我自己又有很多度論文讀文獻的需求，那時候基本都會用到一些文獻管理器。但是，分門別類實在太復雜，引用的規矩又極其繁瑣。

比如這個經典的經典文獻管理器Zotero，坦率的講，用起來實在太麻煩。

打開論文一篇還不夠，經常是十幾二十篇的窗口，來回反復查找。

還有比如要引用一句話，我那句需要引用的原文到底在哪。。。一整套操作下來，經常是簡單的一句話卻需要反復幾十遍的查找，浪費一兩個小時。

而現在，當有AI加持的知識庫，那就是完全不一樣了。

簡直就是對這種傳統工作方法的降維打擊。

我就用ima來舉例子，來看看AI知識庫這玩意，是怎么用的。

第一步就是去官網下載電腦版，或者微信小程序、手機版。

其次，就是準備好你所需要的文件了。

最近正好也在看管理學和AI相關的東西，我就在ima上，建了一個共享知識庫，把我在谷歌學術下的那幾十篇論文扔了進去。

小小的喂了它44篇。。。

這樣，你的一個基本的知識庫，就構建完了。

就拿大家經常遇到的問題舉例：你曾經在某篇論文中看到了某一句關鍵信息，但你死活記不起來了。

比如下面這句，突然發現找不到引用文獻地址了，不知道怎么跟其他內容串聯起來了。

那就讓ima幫你找，并且給個小總結，就像下面這張圖。后面的引用鏈接也完整地貼了出來。很嚴謹。

這就發揮了AI知識庫最牛逼的作用，搜索加查詢。你要擱以前，你就找吧，高低給你找個天荒地老。

然后就是學術創作中，最難的就是怎么把A和B兩個概念之間，創造出聯系。比如生成式AI的使用，與全球營銷之間怎么聯系上的？

而這需要翻看大量重復的先行文獻。說實話，這一步就能真的卡死了一大堆有志向發表論文的研究生們。

而用AI知識庫，那就不一樣了，一句prompt直接起飛沖天。多個學術聯系點，就很很輕松的被輕松找到了。

而且如果你細心的話，可能會發現，我上面的case，用的都還是混元自己的模型，還沒用上現在各行各業加BUFF最大的那個模型：DeepSeek R1。

你可以在設置中，把首選大模型，切換到DeepSeek。

用DeepSeekR1的“深讀”能力，在內容深度上再加把勁，一篇極具廣度和深度的研究綜述，確實不在話下。

比如我說：關于AI在Global Markting中學術概念和聯系，寫一篇研究綜述。

這回被DeepSeek R1加持后的ima，先是找到了6篇知識庫資料作為參考。

然后通過25秒的思考，把6篇論文吃干抹凈后，它就已經找到了知識庫里最精華的、也是最貼合題意的部分了。

隨之而來的就是一篇，高質文獻綜述。

從學術概念辨析、學術關聯、挑戰與未來研究方向，一應俱全。

非常牛逼。

無論是在論文引用的精確查找上，還是學術概念的關聯點上。

都可以展示出AI知識庫的真正底層作用：AI搜索+私域高質量圖書館。

如果想在這些理論內容上再加一層，SWOT商業分析，并且用更直觀的表格方式展現出來，也是OK的。

最后的最后，想對所有論文想有個整體概念的認知，那還可以讓ima生成個腦圖。但目前看來，生成腦圖功能不是每次都能用的，不過我們也可以換個思路，腦圖其實本質上就是Markdown格式嘛，我們直接生成Markdown就完事了。

再點擊右面的復制鍵，就能Get所有Markdown格式語法。

而把把Markdown弄成思維導圖，其實只需要10秒鐘，超級簡單，有手就會。

打開個TXT文件，一鍵復制上面的Markdown語法，文件后綴從.txt 改成.md。

然后把這個文件直接導入Xmind等思維導圖平臺中，一鍵就能完成。

真的有手就行，超級簡單。。。

這就是整個ima知識庫個人向的基本流程了。

但是如果只是到此為止，我覺得ima，也就是一個普通的AI知識庫產品，沒有什么特別的。

他最與眾不同，最牛逼的一點，還是我們在最開始提到的神之一手：微信小程序。

ima用微信小程序的方式，跟微信生態體系打磨的，實在是太絲滑了。

你能直接在微信這個超級產品里，幾乎把一切都丟給ima，再也不用一堆筆記app什么的來中轉了。

比如前段時間諾貝爾獎的發布，做AI自媒體的都懂，到底對AI圈子來說到底有多重磅。我最近也在補哈薩比斯與他的AI蛋白質研究的課，想了解了解他到底是怎么個研究路程。

正好今天有朋友在群里發了條消息。

我就隨手，把這張圖，加入到了我的ima知識庫中。

對，就是這么簡單，直接用ima小程序打開，他就進知識庫了，無敵絲滑。

我又用微信搜了一大堆哈薩比斯的萬字訪談，要是一般情況下，怎么也得讀個2小時吧。

而且，這類大佬的訪談內容，很多時候都是重復的。這停像我讀大學時候的那些水課的，真正沒有重復的有價值的內容其實就那么幾段。但，把這幾段核心內容找出來，很困難。

ima知識庫和微信生態的串聯的絲滑性這時候就體現出來了。

所有文章我也懶得挑選了，瞄兩眼差不多的，就全部跟上述流程一樣，小程序打開，無縫存到ima知識庫里，跟德芙一樣絲滑。

這個時候就可以讓ima里面的DeepSeek R1發光發熱了，直接告訴它我需要哈薩比斯的核心訪談內容，講述他在AI上的研究路程，讓我快速了解這個人。

從核心研究歷程與貢獻到學術與技術觀點，全部整理出來了。

我真的很想說：我13年上大學的那時候，還是太苦了。。。

AI知識庫給普通人提供的不是閉門造車，而是把優秀內容做成知識流。

化成水一樣，滋潤萬物。

>/ 作者：卡茲克、芝蘭山

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