安利一个我目前觉得最好用的AI知识库 - 腾讯ima。

　　 自从DeepSeek火了以后，感觉很多人又重新关注AI了。

　　 但是在提的各种问题上，像是2023年的又一次轮回。

　　 比如我发现最近两周，我的群里有个问题被提及的格外的多：怎么搭建一个自己的知识库？

　　 群里很多老玩家热心回复推荐，也推荐了很多产品。

　　 但是曝光度和讨论度最高的，还是腾讯家的ima。

　　 我也正好盘了盘，发现自己也确实也没咋写过关于知识库的东西，上一次好像还是2023年写的用Dify搭一个自己的知识库。时间隔得久远，这都已经2025年了。

　　 所以，不如今天就来聊聊，我自己觉得目前最好用、最常用的知识库，也是群友推荐最多的这个：

　　 ima。

　　 官网链接在此：https://ima.qq.com

　　 电脑客户端、微信小程序、手机客户端都有（IOS目前还没上架）。

　　 使用的客户端随意，可以根据你自己的需求随便调整，反正都是通用的，唯一有一个非常非常特殊的渠道，也是整个ima的神之一手。

　　 就是微信小程序。

　　 这也是让它跟所有的知识库产品划拉开界限的最牛逼的东西，具体的妙用，我们放在后面说。

　　 目前ima免费，可以使用DeepSeek，可以把自己的知识库跟别人共享，唯一一个我觉得最大的不足，就是容量上限有点低，只有2G，感觉是为了后面做商业化去铺路的。不过对于一个正常的普通玩家来说，其实也够了。

　　 当然，可能很多新人朋友，还不知道知识库是个啥。

　　 所以，我在这里也来给大家看看，知识库怎么玩，再顺带做一个关于ima的妙用教程。

　　 先说我自己之前的一个痛点，那时候还没有AI，我自己又有很多度论文读文献的需求，那时候基本都会用到一些文献管理器。但是，分门别类实在太复杂，引用的规矩又极其繁琐。

　　 比如这个经典的经典文献管理器Zotero，坦率的讲，用起来实在太麻烦。

　　 打开论文一篇还不够，经常是十几二十篇的窗口，来回反复查找。

　　 还有比如要引用一句话，我那句需要引用的原文到底在哪。。。一整套操作下来，经常是简单的一句话却需要反复几十遍的查找，浪费一两个小时。

　　 而现在，当有AI加持的知识库，那就是完全不一样了。

　　 简直就是对这种传统工作方法的降维打击。

　　 我就用ima来举例子，来看看AI知识库这玩意，是怎么用的。

　　 第一步就是去官网下载电脑版，或者微信小程序、手机版。

　　 其次，就是准备好你所需要的文件了。

　　 最近正好也在看管理学和AI相关的东西，我就在ima上，建了一个共享知识库，把我在谷歌学术下的那几十篇论文扔了进去。

　　 小小的喂了它44篇。。。

　　 这样，你的一个基本的知识库，就构建完了。

　　 就拿大家经常遇到的问题举例：你曾经在某篇论文中看到了某一句关键信息，但你死活记不起来了。

　　 比如下面这句，突然发现找不到引用文献地址了，不知道怎么跟其他内容串联起来了。

　　 那就让ima帮你找，并且给个小总结，就像下面这张图。后面的引用链接也完整地贴了出来。很严谨。

　　 这就发挥了AI知识库最牛逼的作用，搜索加查询。你要搁以前，你就找吧，高低给你找个天荒地老。

　　 然后就是学术创作中，最难的就是怎么把A和B两个概念之间，创造出联系。比如生成式AI的使用，与全球营销之间怎么联系上的？

　　 而这需要翻看大量重复的先行文献。说实话，这一步就能真的卡死了一大堆有志向发表论文的研究生们。

　　 而用AI知识库，那就不一样了，一句prompt直接起飞冲天。多个学术联系点，就很很轻松的被轻松找到了。

　　 而且如果你细心的话，可能会发现，我上面的case，用的都还是混元自己的模型，还没用上现在各行各业加BUFF最大的那个模型：DeepSeek R1。

　　 你可以在设置中，把首选大模型，切换到DeepSeek。

　　 用DeepSeekR1的“深读”能力，在内容深度上再加把劲，一篇极具广度和深度的研究综述，确实不在话下。

　　 比如我说：关于AI在Global Markting中学术概念和联系，写一篇研究综述。

　　 这回被DeepSeek R1加持后的ima，先是找到了6篇知识库资料作为参考。

　　 然后通过25秒的思考，把6篇论文吃干抹净后，它就已经找到了知识库里最精华的、也是最贴合题意的部分了。

　　 随之而来的就是一篇，高质文献综述。

　　 从学术概念辨析、学术关联、挑战与未来研究方向，一应俱全。

　　 非常牛逼。

　　 无论是在论文引用的精确查找上，还是学术概念的关联点上。

　　 都可以展示出AI知识库的真正底层作用：AI搜索+私域高质量图书馆。

　　 如果想在这些理论内容上再加一层，SWOT商业分析，并且用更直观的表格方式展现出来，也是OK的。

　　 最后的最后，想对所有论文想有个整体概念的认知，那还可以让ima生成个脑图。但目前看来，生成脑图功能不是每次都能用的，不过我们也可以换个思路，脑图其实本质上就是Markdown格式嘛，我们直接生成Markdown就完事了。

　　 再点击右面的复制键，就能Get所有Markdown格式语法。

　　 而把把Markdown弄成思维导图，其实只需要10秒钟，超级简单，有手就会。

　　 打开个TXT文件，一键复制上面的Markdown语法， 文件后缀从.txt 改成.md。

　　 然后把这个文件直接导入Xmind等思维导图平台中，一键就能完成。

　　 真的有手就行，超级简单。。。

　　 这就是整个ima知识库个人向的基本流程了。

　　 但是如果只是到此为止，我觉得ima，也就是一个普通的AI知识库产品，没有什么特别的。

　　 他最与众不同，最牛逼的一点，还是我们在最开始提到的神之一手：微信小程序。

　　 ima用微信小程序的方式，跟微信生态体系打磨的，实在是太丝滑了。

　　 你能直接在微信这个超级产品里，几乎把一切都丢给ima，再也不用一堆笔记app什么的来中转了。

　　 比如前段时间诺贝尔奖的发布，做AI自媒体的都懂，到底对AI圈子来说到底有多重磅。我最近也在补哈萨比斯与他的AI蛋白质研究的课，想了解了解他到底是怎么个研究路程。

　　 正好今天有朋友在群里发了条消息。

　　 我就随手，把这张图，加入到了我的ima知识库中。

　　 对，就是这么简单，直接用ima小程序打开，他就进知识库了，无敌丝滑。

　　 我又用微信搜了一大堆哈萨比斯的万字访谈，要是一般情况下，怎么也得读个2小时吧。

　　 而且，这类大佬的访谈内容，很多时候都是重复的。这停像我读大学时候的那些水课的，真正没有重复的有价值的内容其实就那么几段。但，把这几段核心内容找出来，很困难。

　　 ima知识库和微信生态的串联的丝滑性这时候就体现出来了。

　　 所有文章我也懒得挑选了，瞄两眼差不多的，就全部跟上述流程一样，小程序打开，无缝存到ima知识库里，跟德芙一样丝滑。

　　 这个时候就可以让ima里面的DeepSeek R1发光发热了，直接告诉它我需要哈萨比斯的核心访谈内容，讲述他在AI上的研究路程，让我快速了解这个人。

　　 从核心研究历程与贡献到学术与技术观点，全部整理出来了。

　　 我真的很想说：我13年上大学的那时候，还是太苦了。。。

　　 AI知识库给普通人提供的不是闭门造车，而是把优秀内容做成知识流。

　　 化成水一样，滋润万物。

　　 而且不止是公众号文章，ima甚至可以深入到微信聊天中，把聊天过程中的文件，直接添加到知识库里。

　　 我说实话，这个丝滑程度，过于离谱了。

　　 未来，如果他们跟微信结合的更深入呢？

　　 现在，微信的聊天记录、视频号、朋友圈等等，还不能作为素材进入到知识库里，但是这些内容，价值也很大，很多牛逼的信息，其实是群友在群里聊出来的，如果都能高度集成到ima知识库里，就已经是一个世界级别的知识生态了。

　　 如果再未来某天，不依赖小程序了，而是真的跟微信收藏功能打通呢？

　　 这么看来，微信还是太强了，背靠十几亿人每天创造的原生内容，这个信息密度和质量，整个中文互联网我觉得都找不到第二家。

　　 AI时代，腾讯的护城河在我看来，反而变得更深了。

　　 从QQ到微信，快30年的社交产品内的交流与互动的积累，在这一刻具象化了起来。

　　 中国人，最大的优质数据库，就是微信。

　　 无数人在这里分享日常，探讨知识的边界。

　　 而AI现在最需要的，就是数据啊。。。

　　 ima作为我们个人的第二大脑。

　　 它让普通人也有了无限的可能性。

　　 让我们在面对这个纷繁复杂的世界时。

　　 至少让个体的智慧也有了用武之地。

　　 毕竟，集体的力量大。

　　 吾道不孤。

　　 各位，共勉。