摘要：在信息爆炸的时代，如何快速获取准确、专业的知识成为许多人面临的难题。本文将介绍腾讯推出的IMA（腾讯AI工作台），它通过集成RAG架构，实现了基于用户自定义知识库的智能检索与回答，让知识管理更加高效、精准。

在信息爆炸的时代，如何快速获取准确、专业的知识成为许多人面临的难题。本文将介绍腾讯推出的IMA（腾讯AI工作台），它通过集成RAG架构，实现了基于用户自定义知识库的智能检索与回答，让知识管理更加高效、精准。

在信息爆炸的时代，我们每天都被大量的信息包围，但真正需要时，却往往难以快速找到准确、专业的内容。你是否也曾遇到过这样的困扰：明明手头有一本专业的书籍或文档，却因为翻找效率低下，最终选择了不太可靠的网络搜索？又或者，你希望有一个智能助手，能够根据你提供的资料，快速、准确地回答你的问题？

下面我们将从各个角度解读IMA，使用IMA，以下内容是本人的体会心得

官方的解答可以不看版⬇️

IMA（腾讯AI工作台）是一个集AI问答、多模态文本创作、图像生成等功能于一体的智能工作台，旨在提升企业和个人的工作效率和知识管理能力。IMA依托混元大模型和RAG架构构建知识管理系统，支持多平台同步访问，包括Windows、Mac、小程序及App等。

说人话：

通俗了讲，这就是一个知识库服务，以往的知识库，例如语雀、腾讯文档，都是支持自己创建内容并且维护知识库结构，但是IMA明显集成了RAG服务，到这里可能有人会问什么是RAG🤔这里为大家激情补钙

想象你在写作文时：

先翻书找资料（检索），再根据找到的资料写作文（生成），RAG就是让AI做类似的事情！

RAG是怎么工作的？ 🔄

让我们用一个简单的例子来说明：

假设你问AI：”熊猫最喜欢吃什么？”

RAG会这样工作：

检索：在它的知识库中搜索关于熊猫饮食的信息

阅读：理解找到的信息

回答：用找到的信息组织语言回答你

就像你问老师问题，老师不会凭空回答，会先查书本或资料，再用你能听懂的话告诉你

RAG的优点 ✨

答案更准确：因为是基于真实资料回答

信息更新：可以随时添加新知识

回答有根据：能告诉你信息来源

所以理解了RAG也就理解了IMA的底层原理，那就是根据你自己提供的内容，你可以在里面进行查阅，这与我设计的一款方便进行教材内容查阅的教材百科很像，但是也有所区别，等一下我们慢慢讲。

那么现在大家就知道了 IMA其实就是基于你自己的知识库内容进行检索和回答的服务，假设你有一个关于医学的知识库，那么在这里你就可以根据症状来进行求医问药指导（仅作举例 有问题需要找专业人士哈）

有人问那为什么不上搜索引擎查查呢，个人认为是，现在的信息丰度太高了，很多低质量的内容也可能会被搜索索引到，RAG很好的一点就是引用的是专有的数据库（对比之下LLM就可以理解为公开网络数据库，所以有时候会有“幻觉”，没有幻觉的专业知识库，听起来实在是太诱人了，那么我们就带着这个想法一探究竟吧。

当你需要解答的时候直接问，这也是我觉得RAG的魅力所在，我的RAG产品其实初衷就是让我的用户在我限定的知识库内进行问答交流，这种类似于内置了一本专业的工具书的机器人，我可以和它进行问答专业工具书内的问题。

这时候有一个前提就是，你需要有一个可靠的知识库，这个知识库可以是一本书，一部小说，你就可以问「新华字典」的知识库：茴香豆的茴有几种写法，可以问「三体」的知识库，一共有多少人成为执剑人了

IMA的地址：

另外比较惊喜的是，由于是企鹅厂亲儿子，你可以选择用小程序体验，在小程序里用你建好的知识库，或者选择微信文件、本地相册来搭建知识库，都是不错的选择，毕竟文件传输助手还是很万能的。用起来也更方便，随时随地。

注册就更不用说了，腾讯原生那当然微信扫码就有了～

其实需要翻书就可以用iMA，但是我这里仍然可以给大家一些场景，大家看看

一个工具的价值在于如何进行使用，相信大家可以挖掘更多的使用场景

这里我以手机为例展示

扫码打开你的IMA～你可以选择自己创建知识库（也就是上传文件啦）

这里我选择了自己手机里的文件，一份火球大战UML

工具书就是常用常新，但是有时候查起来就是比较头疼，尤其是学完了之后，比如在某个场景要用了，其实翻书的效率相对来说有点低，但是联网搜索的效率呢，就更低了

这里显示了我上传的文件-解析需要一段时间这里估计是在进行文档结构化处理，也是RAG的核心-好的文档处理结果就有好的回答效果（主要是一般上传不这么慢）

上传之后就可以开始进行对话啦，我这里其实提问了关于UML里和用户需求分析中的一个常见问题，那就是活动图的绘制

由于知道结果我看了一下回答，步骤正确还算可以，缺点则是，其实这其中有一些关键的图片没有展示，同时点击对应的知识库资料也只是定位到文章本身而不是关联的位置，如果能定位到位置+原文位置，其实结合答案看会更方便一些

当然也有人想用一些现成的知识库，我发现ima内置了一些，一看就是金融相关的朋友和AI相关的朋友用的更多，看起来不是很贴近生活，要是我可能先来个菜谱大全再来个插花指南，还有花卉养护，

让人你也可以打开ima自建的知识库-位置在可以点击发现-去查看更多的知识库

点击个人知识库-下拉没想到吧这里还有个发现不得不说藏的有点深了

这里我加入了一个低空经济观察，一下就可以聊起来了，作为一个不错的行业沟通方式也不错，不过这里需要注意的是，如果做不到很快速的更新知识库，建议不要选择实时性很强的内容，更新不及时会出现很多的偏差。

最后我们来拆解一下ima的功能吧

用户痛点

网络信息的增多导致信息查找不够垂直，在专业领域有不错的信息源，那么IMA就很适合你，和自己的数据源对话沟通，内容够封闭，质量由你自己筛选，信得过。

功能列表

亮点

个人知识库——没得说的RAG走向

最酷的是多文档的融合查询回答，RAG初期这其实是不好解决的问题，现在随着GraphRAG的兴起，其实各种RAG包装工具层出不穷，其实最难的也就是推广和认知，这种和很多专业的内容库合作，未来圈钱程度可见一斑。

就是RAG崛起后的新内容平台服务，你能找到的权威内容库进行一一问询，堪比各行各业的专家在你面前百花齐放

笔记功能——把问过的内容积累下来

划线提问，把问过的内容积累下来，这就是知识的魅力，学到了并且记下来，而且笔记还可以自己进行独立的编辑，编辑器看起来应该和公众号自成一脉吧毕竟是嫡系产品拿来即用，很丝滑的一款编辑，还可以直接问AI，我很喜欢

如果我是PM我会追加的功能

支持定位到原文位置

对比原文查阅内容看看，因为有时候对话确实没办法满足

图文模式

虽然是RAG的一大难题，但是Gemini都能来连环画了，让知识库图文并茂起来，那就是绝对的竞争优势了

来源：人人都是产品经理