。AI 的回答質(zhì)量高度依賴其調(diào)用的知識庫內(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”內(nèi)容，這給 AI 的學(xué)習(xí)和輸出帶來了極大挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，搭建專業(yè)知識庫成為關(guān)鍵

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

隨著AI的進化和推理模型的推出，大大降低了對提示工程的依賴，正確提需求如果不再是一個問題，但AI還是沒有給出我們想要的答案，那可能是AI調(diào)用的知識庫（數(shù)據(jù)源）本身有問題，或者說缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識。

為什么要搭建專業(yè)知識庫

不知道你有沒有發(fā)現(xiàn)，AI在回答我們的提問前，會先進行搜索，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)頁端的內(nèi)容生產(chǎn)早已向移動端轉(zhuǎn)移，剩下的大多是營銷向的內(nèi)容分發(fā)和AI暴力批量生產(chǎn)的低質(zhì)量內(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AI的學(xué)習(xí)語料已經(jīng)成為一個世界性難題。當(dāng)投喂給AI 的學(xué)習(xí)語料質(zhì)量越來越差、乃至越來越多AI本身制造的“幻覺”，AI的應(yīng)用推廣將會面臨極大的挑戰(zhàn)。

為此，未來企業(yè)和個人都需要搭建自己的知識庫。

360公司老板周鴻祎對此舉過一個例子：

“比如說A媒體和B媒體，同樣是做一個對中國網(wǎng)游行業(yè)的一個調(diào)研報告，你們倆準(zhǔn)備的知識庫不一樣，定向搜索的網(wǎng)站不一樣，最后出來的結(jié)論一定是不一樣的，所以一定要有專業(yè)知識庫?！?/p>

除了知識庫本身質(zhì)量有問題，可能還缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識。

有人可能會問，AI學(xué)習(xí)了全網(wǎng)各個行業(yè)的數(shù)據(jù)，怎么會缺乏相關(guān)領(lǐng)域的知識？事實就是AI只是學(xué)習(xí)了公開的、上了網(wǎng)的各行業(yè)數(shù)據(jù)，但真正稀缺的、有價值的行業(yè)數(shù)據(jù)儲存在各個企業(yè)的私有化部署系統(tǒng)、專家的個人知識庫。

拿市場調(diào)研行業(yè)舉例，網(wǎng)上鮮有20年以上經(jīng)驗的市場研究專家的知識、經(jīng)驗分享，有也只是零星片段，構(gòu)不成系統(tǒng)。

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

再就是，很多時候我們需要解決的是一個特定垂直場景的問題，而AI如果不了解背景上下文，自然也無法解決我們的問題。

舉例來說，我是一個企業(yè)內(nèi)部的用戶研究人員，做了很多期NPS跟蹤監(jiān)測的項目，現(xiàn)在我想借助AI來幫我分析NPS數(shù)據(jù)、寫洞察報告。

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)量就會高很多。

該項目相關(guān)的所有資料、數(shù)據(jù)，本質(zhì)上就構(gòu)成了一個該項目的知識庫，這個知識庫是私人的，本地的，獨占的。

從另一個角度，這個知識庫實際上就是待解決問題的上下文，在以前是提示工程的一部分，當(dāng)我們構(gòu)建了特定場景的知識庫，我們對提示詞的依賴就會進一步降低，到最后可能只需要一句話：幫我分析下這個數(shù)據(jù)，然后給出洞察和行動建議。

如何搭建專業(yè)知識庫

搭建專業(yè)知識庫的工具不少，本文介紹比較主流的一款-ima。

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

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

其次，安裝好后左邊點擊“知識庫”工具，導(dǎo)入學(xué)習(xí)資料，構(gòu)建個人知識庫。

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

最好，你可以針對每個知識文件進行打標(biāo)簽，后面可以根據(jù)標(biāo)簽來搜索資料，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，就可以基于個人知識庫提問啦，可以對比下通用知識庫的回答。

我這里提的需求是：我現(xiàn)在要做一個中國智能手機的人群細(xì)分調(diào)研項目，請幫我設(shè)計一個研究方案，要求包含背景目標(biāo)、研究方法、樣本設(shè)計、研究思路和框架、時間排期等。

（以下為DeepSeekR1通用知識庫生成回答）

（以下為ima+DeepSeekR1個人知識庫生成回答）

通過比較可以發(fā)現(xiàn)，ima的回答會嚴(yán)格基于個人知識庫，但凡超出知識庫會拒絕回答，這意味著沒有AI“幻覺”：

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)用場景，不好的地方在于對專業(yè)知識庫的質(zhì)量要求很高，同時因為嚴(yán)格遵循舊有的經(jīng)驗（不一定是最佳實踐），少了自主發(fā)揮。

所以未來一定是通用知識庫和專業(yè)知識庫相結(jié)合，專業(yè)知識庫為主導(dǎo)，起通用知識庫為輔，起到創(chuàng)意和發(fā)散的作用。

值得一提的是，ima同時支持微信小程序。

在微信頂部搜索“ima知識庫”，進入小程序頁面，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，可以點擊下方對話框，問全網(wǎng)相當(dāng)于查找網(wǎng)絡(luò)資料，問知識庫相當(dāng)于只在你的個人知識庫和共享知識庫中進行查找。

這里可以注意到，PC端和移動端是云同步的，在PC端上傳的資料，在移動端打開會發(fā)現(xiàn)知識庫里面已經(jīng)有了，非常方便。

再就是，ima支持知識庫共享，支持筆記/文件/網(wǎng)頁可在瀏覽時直接加入共享知識庫，具體就不再展開。

如何理解知識庫工具的本質(zhì)

Ima這類知識庫平臺，本質(zhì)上是一種RAG方案。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）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，先從外部知識庫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、更具深度的回答。

RAG 的典型流程：

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

RAG 的關(guān)鍵特點：

• 動態(tài)知識庫：不依賴模型本身的參數(shù)化知識，而是實時從外部數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫、文檔集）檢索信息。
• 減少幻覺（Hallucination）：通過引入檢索到的真實數(shù)據(jù)，降低生成模型“編造事實”的風(fēng)險。
• 靈活性：知識庫可獨立更新，無需重新訓(xùn)練生成模型。
• 應(yīng)用場景：問答系統(tǒng)、內(nèi)容生成、客服對話等需結(jié)合實時或領(lǐng)域知識的任務(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庫，那么推薦CherryStudio這類開源軟件；如果你是個人，構(gòu)建云端知識庫，那么騰訊的ima是個不錯的選擇；如果你想搭建出海/英文知識庫，那么Google NotebookLM可以試一試。