。AI 的回答質(zhì)量高度依賴(lài)其調(diào)用的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容，而當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，甚至存在大量 AI 自身生成的“幻覺(jué)”內(nèi)容，這給 AI 的學(xué)習(xí)和輸出帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題，搭建專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)成為關(guān)鍵

當(dāng)我們跟AI交互，AI沒(méi)有給出我們預(yù)期的結(jié)果，原因可能是我們沒(méi)有把我們的需求說(shuō)清楚，沒(méi)有正確地提出問(wèn)題，對(duì)此可以用提示工程(Prompt Engineering)來(lái)解決。這是我們第一篇文章聊的話題。

隨著AI的進(jìn)化和推理模型的推出，大大降低了對(duì)提示工程的依賴(lài)，正確提需求如果不再是一個(gè)問(wèn)題，但AI還是沒(méi)有給出我們想要的答案，那可能是AI調(diào)用的知識(shí)庫(kù)（數(shù)據(jù)源）本身有問(wèn)題，或者說(shuō)缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。

為什么要搭建專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)

不知道你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，AI在回答我們的提問(wèn)前，會(huì)先進(jìn)行搜索，尋找全網(wǎng)的資料，那么這些被搜索到的資料/數(shù)據(jù)，直接決定著回答的質(zhì)量。

但在中文互聯(lián)網(wǎng)，PC網(wǎng)頁(yè)端的內(nèi)容生產(chǎn)早已向移動(dòng)端轉(zhuǎn)移，剩下的大多是營(yíng)銷(xiāo)向的內(nèi)容分發(fā)和AI暴力批量生產(chǎn)的低質(zhì)量?jī)?nèi)容。

不只是中文互聯(lián)網(wǎng)，海外互聯(lián)網(wǎng)也一樣，可以說(shuō)AI的學(xué)習(xí)語(yǔ)料已經(jīng)成為一個(gè)世界性難題。當(dāng)投喂給AI 的學(xué)習(xí)語(yǔ)料質(zhì)量越來(lái)越差、乃至越來(lái)越多AI本身制造的“幻覺(jué)”，AI的應(yīng)用推廣將會(huì)面臨極大的挑戰(zhàn)。

為此，未來(lái)企業(yè)和個(gè)人都需要搭建自己的知識(shí)庫(kù)。

360公司老板周鴻祎對(duì)此舉過(guò)一個(gè)例子：

“比如說(shuō)A媒體和B媒體，同樣是做一個(gè)對(duì)中國(guó)網(wǎng)游行業(yè)的一個(gè)調(diào)研報(bào)告，你們倆準(zhǔn)備的知識(shí)庫(kù)不一樣，定向搜索的網(wǎng)站不一樣，最后出來(lái)的結(jié)論一定是不一樣的，所以一定要有專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)?！?/p>

除了知識(shí)庫(kù)本身質(zhì)量有問(wèn)題，可能還缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。

有人可能會(huì)問(wèn)，AI學(xué)習(xí)了全網(wǎng)各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)，怎么會(huì)缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)？事實(shí)就是AI只是學(xué)習(xí)了公開(kāi)的、上了網(wǎng)的各行業(yè)數(shù)據(jù)，但真正稀缺的、有價(jià)值的行業(yè)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在各個(gè)企業(yè)的私有化部署系統(tǒng)、專(zhuān)家的個(gè)人知識(shí)庫(kù)。

拿市場(chǎng)調(diào)研行業(yè)舉例，網(wǎng)上鮮有20年以上經(jīng)驗(yàn)的市場(chǎng)研究專(zhuān)家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)分享，有也只是零星片段，構(gòu)不成系統(tǒng)。

再拿咨詢(xún)行業(yè)舉例，各個(gè)智庫(kù)的解決方案是不可能上網(wǎng)的，你要做一個(gè)品牌定位，AI是可以給你一個(gè)通用框架，但和智庫(kù)的解決方案一比，高下立現(xiàn)。

再就是，很多時(shí)候我們需要解決的是一個(gè)特定垂直場(chǎng)景的問(wèn)題，而AI如果不了解背景上下文，自然也無(wú)法解決我們的問(wèn)題。

舉例來(lái)說(shuō)，我是一個(gè)企業(yè)內(nèi)部的用戶(hù)研究人員，做了很多期NPS跟蹤監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目，現(xiàn)在我想借助AI來(lái)幫我分析NPS數(shù)據(jù)、寫(xiě)洞察報(bào)告。

如果你只是直接把新一期的數(shù)據(jù)喂給AI，AI給到的結(jié)果大概率不盡如人意，但如果我們把之前的項(xiàng)目資料、數(shù)據(jù)喂給AI學(xué)習(xí)，那么產(chǎn)出的質(zhì)量就會(huì)高很多。

該項(xiàng)目相關(guān)的所有資料、數(shù)據(jù)，本質(zhì)上就構(gòu)成了一個(gè)該項(xiàng)目的知識(shí)庫(kù)，這個(gè)知識(shí)庫(kù)是私人的，本地的，獨(dú)占的。

從另一個(gè)角度，這個(gè)知識(shí)庫(kù)實(shí)際上就是待解決問(wèn)題的上下文，在以前是提示工程的一部分，當(dāng)我們構(gòu)建了特定場(chǎng)景的知識(shí)庫(kù)，我們對(duì)提示詞的依賴(lài)就會(huì)進(jìn)一步降低，到最后可能只需要一句話：幫我分析下這個(gè)數(shù)據(jù)，然后給出洞察和行動(dòng)建議。

如何搭建專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)

搭建專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)的工具不少，本文介紹比較主流的一款-ima。

ima是騰訊大廠推出的以知識(shí)庫(kù)為核心的智能工作平臺(tái)，已接入騰訊混元大模型（包括T1）和DeepSeek R1模型滿(mǎn)血版，是最好用的知識(shí)庫(kù)產(chǎn)品之一。

首先，官網(wǎng)下載ima（官方網(wǎng)址：https://ima.qq.com/）

其次，安裝好后左邊點(diǎn)擊“知識(shí)庫(kù)”工具，導(dǎo)入學(xué)習(xí)資料，構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫(kù)。

我這里上傳了一些市場(chǎng)/人群細(xì)分的報(bào)告資料，構(gòu)建了一個(gè)“人群細(xì)分”研究的知識(shí)庫(kù)。

最好，你可以針對(duì)每個(gè)知識(shí)文件進(jìn)行打標(biāo)簽，后面可以根據(jù)標(biāo)簽來(lái)搜索資料，而且可以輸入#選擇標(biāo)簽，獲取基于指定標(biāo)簽下內(nèi)容的回答。

然后，就可以基于個(gè)人知識(shí)庫(kù)提問(wèn)啦，可以對(duì)比下通用知識(shí)庫(kù)的回答。

我這里提的需求是：我現(xiàn)在要做一個(gè)中國(guó)智能手機(jī)的人群細(xì)分調(diào)研項(xiàng)目，請(qǐng)幫我設(shè)計(jì)一個(gè)研究方案，要求包含背景目標(biāo)、研究方法、樣本設(shè)計(jì)、研究思路和框架、時(shí)間排期等。

（以下為DeepSeekR1通用知識(shí)庫(kù)生成回答）

（以下為ima+DeepSeekR1個(gè)人知識(shí)庫(kù)生成回答）

通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)，ima的回答會(huì)嚴(yán)格基于個(gè)人知識(shí)庫(kù)，但凡超出知識(shí)庫(kù)會(huì)拒絕回答，這意味著沒(méi)有AI“幻覺(jué)”：

這樣做的好處是非常適合追求精確、穩(wěn)定輸出的企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，不好的地方在于對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量要求很高，同時(shí)因?yàn)閲?yán)格遵循舊有的經(jīng)驗(yàn)（不一定是最佳實(shí)踐），少了自主發(fā)揮。

所以未來(lái)一定是通用知識(shí)庫(kù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)為主導(dǎo)，起通用知識(shí)庫(kù)為輔，起到創(chuàng)意和發(fā)散的作用。

值得一提的是，ima同時(shí)支持微信小程序。

在微信頂部搜索“ima知識(shí)庫(kù)”，進(jìn)入小程序頁(yè)面，可批量導(dǎo)入微信聊天中的文件（支持PDF、PPT、word等多種格式）、本地圖片（支持PNG、JEPG等格式）、或者拍照導(dǎo)入圖片。

當(dāng)把文件導(dǎo)入后，可以點(diǎn)擊下方對(duì)話框，問(wèn)全網(wǎng)相當(dāng)于查找網(wǎng)絡(luò)資料，問(wèn)知識(shí)庫(kù)相當(dāng)于只在你的個(gè)人知識(shí)庫(kù)和共享知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行查找。

這里可以注意到，PC端和移動(dòng)端是云同步的，在PC端上傳的資料，在移動(dòng)端打開(kāi)會(huì)發(fā)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)里面已經(jīng)有了，非常方便。

再就是，ima支持知識(shí)庫(kù)共享，支持筆記/文件/網(wǎng)頁(yè)可在瀏覽時(shí)直接加入共享知識(shí)庫(kù)，具體就不再展開(kāi)。

如何理解知識(shí)庫(kù)工具的本質(zhì)

Ima這類(lèi)知識(shí)庫(kù)平臺(tái)，本質(zhì)上是一種RAG方案。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）是一種結(jié)合了信息檢索（Retrieval）和生成模型（Generation）的混合技術(shù)，旨在提升生成式模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

其核心思想是：在生成答案前，先從外部知識(shí)庫(kù)或文檔中檢索與輸入相關(guān)的信息，再將這些信息作為上下文輸入生成模型（如GPT等），從而生成更符合事實(shí)、更具深度的回答。

RAG 的典型流程：

1. 檢索：根據(jù)輸入問(wèn)題，從知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)文檔或段落。
2. 增強(qiáng)：將檢索到的信息與原始輸入拼接，形成增強(qiáng)的上下文。
3. 生成：生成模型基于增強(qiáng)后的上下文輸出最終回答。

RAG 的關(guān)鍵特點(diǎn)：

• 動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)：不依賴(lài)模型本身的參數(shù)化知識(shí)，而是實(shí)時(shí)從外部數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔集）檢索信息。
• 減少幻覺(jué)（Hallucination）：通過(guò)引入檢索到的真實(shí)數(shù)據(jù)，降低生成模型“編造事實(shí)”的風(fēng)險(xiǎn)。
• 靈活性：知識(shí)庫(kù)可獨(dú)立更新，無(wú)需重新訓(xùn)練生成模型。
• 應(yīng)用場(chǎng)景：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)、內(nèi)容生成、客服對(duì)話等需結(jié)合實(shí)時(shí)或領(lǐng)域知識(shí)的任務(wù)。

除了ima以外，這里再給大家列舉幾種方案供選擇：

如果你是企業(yè)，需要本地化部署的知識(shí)庫(kù)，那么推薦CherryStudio這類(lèi)開(kāi)源軟件；如果你是個(gè)人，構(gòu)建云端知識(shí)庫(kù)，那么騰訊的ima是個(gè)不錯(cuò)的選擇；如果你想搭建出海/英文知識(shí)庫(kù)，那么Google NotebookLM可以試一試。