前言

AI大模型层出不穷，不知大家使用的感受怎么样。

作为码字一员，最大的感受是，AI大模型正在批量制造垃圾，反过来垃圾又在污染AI语料库，如此反复。

“如果数据源、参考源是垃圾，得到的也只能是垃圾。”

那么，如何控制数据源、参考源？

一个独立于公域的私域库，在这个信息爆炸、信息筛选成本越来越高的时代就显得尤为重要。

有能力、有预算的企业、个人，已经着手搭建公司、个人知识库；对于个人来说，如果只是轻度使用，该怎么快速、轻便构建属于自己的知识库呢？

本篇结合笔者使用几个月的经历，给大家做一个分享。

先看看效果：

• 查产品获批：

• 查财报信息：

• 查物价信息：

本篇分以下几部分简单介绍：

（1）工具、（2）框架搭建、（3）标签体系、（4）正式搭建、（5）使用注意事项

01 工具

腾讯ima。

ima具体使用方式不再赘述，很好上手。

笔者总结其优势：

• 免费，界面清爽，无广；

• 整合deepseek模型（比原生deepseek快、稳定，不会崩溃）；

• 30G存储空间（可作为网盘使用）；

• 小程序、手机、PC、平板，无缝跨平台使用（可当文件传输助手）；

• 一键导入微信公众号文章（腾讯同体系优势）；

• 支持线上笔记功能（当跨平台笔记本用）；

• 个人知识库、共享知识库隔离（个人库自己使用；共享库可以团体、部门、公司使用）；

• 还在不断迭代更新（功能陆续开发中）。

有朋友应该已经使用过ima，可能感受不佳。一方面可以继续看看下面内容，看看笔者的建议是否有帮助；另一方面，调整预期，对于一个免费工具，当一个跨平台的网盘、收藏夹、笔记本、检索工具，也未尝不可。

02 框架搭建

有了工具，并不意味着把电脑中的所有内容喂给它，它就能按指令输出。

为了让它发挥最大的效能，笔者建议和房屋收纳、电脑文件夹整理一样，首先想想这个知识库用来干什么，然后根据目的，搭建一个知识库框架、统一命名体系、标签体系、文件权重，然后将文件分门别类。这样在后期可以更方便检索，更准确输出。

比如，笔者想搭建一个面向测序行业的共同知识库，如何操作呢？

基因江湖公众号主要面向于测序行业，测序上中下游全产业链中的企业、行业人都是观察对象，那么该知识库的重点在于众多资料的有序归整。

为此，笔者搭建了如下框架，可供借鉴：

整个框架由大到小，共分为5个模块，依次为：政策趋势、行业发展、专家意见、公司观察、百家讲坛。

相应地，笔者在PC端也建立了一个ima本地文件夹，在批量上传之前，先按上述框架整理所需要的资料。文件夹命名与上述框架保持一致。

本地与线上统一数据、统一逻辑，双重保险，也方便维护。

03 标签体系

在ima工具中，笔者认为最重要的是“标签”体系。

文件上传后，要及时设定文件标签，如下：

如果不设定标签，在AI工具使用过程中经常发生的事情是，它会遍历所有文件、参考很多无用信息。

所以，如果想指定某类文件进行定向分析，建立标签系统尤为重要；同时，标签也有助于我们进行文件检索、进行批量操作。

比如本文之前案例：

在执行任务时，定义检索范围为“财报”，AI只会在标签为“财报”的文件中检索、输出。

建立文件标签时，经常发生的事情是“临时随意设定”，比如一份财报，标签可能随手设定为“财报”、“年报”、“年度报告”、“X公司年报”等等，这样的标签设定毫无意义，只会让标签体系越来越混乱。

那如何构建呢？

可以先一套分类逻辑为主，穷尽；然后再用另一套分类逻辑作为补充。

如细分领域是一套标签体系、公司名称是一套标签体系、文件置信权重也是一套标签体系。按自己使用习惯来设定。

注意同一文件的标签不宜过多（一般不超过3个），否则会增加每次文件导入的工作量。

笔者目前的做法，标签命名体系与上文中（2）知识体系框架中最后一个词条一致：

“物价、医保、财报、行研、文献、指南…”

统一命名体系，方便后续定向分析、检索和批量操作。

04 正式搭建

按上文，设定了知识库框架和标签体系，剩下的就是文件批量上传、导入。

此处有3个关键点：

（1）宁缺毋滥：私域库设定的最初目的，就是人为筛选精要资料进行投喂，得到相对于公域更准确的结果；也可以通过标签体系对每一份文件置信程度进行赋分；

（2）统一文件命名规则：同一类型文件尽量按同一规则进行命名，如下：

（3）定期维护，实时更新：建议先本地库，再线上库。

05 注意事项

（1）善用标签：指定标签对某一类资料进行分析；

（2）多次尝试：执行任务时输入的提示词，可以反复尝试，其中关键词尽量与文件中关键词统一；执行效果较好的关键词，建议保存，以后可以直接复制、执行；

（3）结果错误、缺漏：尽管已经人为控制了数据源，但AI在执行任务时仍会经常出错，尤其是对多文件、表格数据、表头不一等数据的汇总处理。同一指令多次执行，每次输出不尽相同。

对于复杂任务，建议进行任务拆解。重要的数据，建议根据AI的参考资料，进行溯源核对，不建议直接使用。

（4）建议使用DeepSeek R1模型：ima默认为腾讯旗下混元模型，可以在执行任务时选择DeepSeek R1模型；也可在设置中修改默认模型为DeepSeek R1模型。

以上，是笔者基于ima工具搭建个人知识库、行业知识库的个人体会。目前笔者对该工具的评价，能胜任一般性的信息检索，但对复杂任务处理不足。可用作信息提示、任务粗处理、临时查询等。

最后的最后

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