知识管理

为何腾讯ima知识库是当前个人智能知识库搭建的最佳方式

2025 年 2 月 26 日

腾讯ima知识库，个人智能知识管理的新选择。核心内容： 1. 腾讯ima知识库与其他工具对比的优势 2. AI时代知识管理的新趋势和变化 3. 构建个人智能知识库的推荐方案与工具

如果从个人知识管理工具说起，大家熟悉的包括类似印象笔记，有道云笔记，Notion，Obsidian等各种知识管理工具。包括类似后两者还提供了强大的笔记搜索，笔记双向链接，知识图谱和知识地图，网页链接集成等功能。也包括类似Notion还最早集成了AI智能笔记和智能写作功能。

实际在前一篇文章我一直在强调。

在AI时代，个人知识管理和知识库使用方式和传统会出现很大的不同。你的重点应该放在信息的输入，随时随地的思考和记录，而不是花费大量时间在知识的整理和分门别类，知识目录和知识结构的搭建上面。因为现在AI已经具备足够的深度推理能力，可以很方面的帮你梳理知识脉络。

对于印象笔记大家可以看到实际已经很少更新也没有集成AI的功能。对于Notion AI来说可以看到是一个收费的产品，而且对于普通人的知识管理来说相对偏重，没有严格自律和行为习惯的人完全没有能力发挥Notion这种工具的优势。

在年后大家也可以看到，DeepSeek大火。那么DeepSeek出来后有两种方式来搭建个人或组织的智能知识库。

如果你本身资料属于相当机密和隐私的材料，那么推荐的方式是在本地部署DeepSeek私有大模型，硬件配置低的基本部署一个70B的蒸馏模型也够使用。然后再结合AnythingLLM或Dify等工具来构建私有大模型知识库。

还有一种方式就是结合一个本地的代理桌面端应用，类似于当前我使用的CherryStudio就是一个不错的本地桌面端。本身接入了硅基流动，DeepSeek，GPT多种大语言模型，还接入了本地知识库适配的向量数据库和嵌入模型。因此采用CherryStudio来构建知识库也相对方便。

但是我们看到CherryStudio搭建的是一个完全私有的知识库，并部署特别方便在团队和组织级共享。而且我在把我的个人文章全部上传后，通过知识问答使用来看，整体回答的效果和速度都一般。

接着我开始试用腾讯ima知识库，使用后给我眼前一亮的感觉。除了个人私有知识库外，还可以创建共享知识库，通过链接分享给特定组织，团队或他人。

而且这个知识库本身已经接入了DeepSeek深度思考大模型，通过知识库问答的结果来看，整个思考逻辑和输出都相当完整。

知识库本身又是和AI智能笔记联动的，可以很方便的将知识库问答的结果转存到我们的笔记中。也可以将我们写好的笔记内容一键发布到知识库里面去。包括我在上篇文章也提到了，你看到的微信群好资料，你觉得不错的公众号文章，都提供了很方便的方式导入到你的知识库中。

在我前几天发的ima知识库的文章，很多人留言反馈说2G的存储空间不够用。在这里我要说的是2G空间完全够用，注意这个个人智能知识库重点是存储你自己写的文章，你日常的笔记。我讲我个人最近10年写的近800篇文章全部导入才使用了700M不到的空间。你如果是想把你本地下载的资料库全部上传导入来管理和问答，那么确实不够用，类似我现在本地资料库，基本都在800G到1G左右的容量规模。

那么如何构建？实际的方式仍然分两个关键步骤。

第一步首先你要将你的文章或笔记转换为pdf文件。类似我今日头条的文章，我就通过cursor写的爬虫程序自动采集并转换为独立的pdf文档。类似公众号，我使用了网上一款免费的工具来帮我导出公众号文章来形成独立的pdf文件。

第二步就是通过桌面端的Ima知识库工具，批量上传你的本地文档。上传完成后ima知识库会自动化进行解析和向量化处理。（注意这些文档资料是会上传到云端的，如果有严格隐私要求不要使用。）

当然ima知识库本身还有诸多不完善的地方。

类似昨天晚上我批量上传文件的时候，直接将ima知识库搞崩盘和内存溢出。但是工具没有事务处理机制，这个时候你再重新上传的文件的时候会导致大量文件上传重复。而且类似知识库文档的删除也不支持批量删除，需要一个个的手工删除也笔记麻烦。

在我处理完成后，我构建了一个名称为【人月聊IT知识库】的共享知识库，里面包括了我最近7到8年的近800篇文章。后期我还准备将我个人06年开始在新浪博客写作的近4000篇文章整理后导入。这个知识库完全免费开放，文章后面有扫码加入的地址。在加入后你既可以浏览我下载我的原创文章pdf文件，还可以基于该知识库进行知识搜索和问答。

我从昨天晚上到今天上午整体使用下来感觉整个知识库，特别是结合了DeepSeek深度思考和推理模型后，输出结果相当强大。知识库会详细的分析和你提出问题相关的文章，并按特定的逻辑结果进行整理后输出。而人的记忆力是有限的，有时候我都觉得同样的问题，你如果实时问我，我可能都无法回答的如此清晰和完整。

由于我的知识库主要覆盖了思维框架逻辑，云原生，数字化转型，数据治理等方面的内容。于是我也选择了一些关键的内容和知识库进行交互问答。大家也可以看下知识库整理和输出的结果。

我们先看下思维框架和逻辑的问答输出

从上图可以看到回答完全基于我的历史思维文章，基本将核心内容全部进行了总结归纳。包括思维的总体框架，三大阶段，双主线，逻辑要素，学习时间复盘的闭环

再看对于云原生的回答和输出。

注意上面的回答不是按业界通用的云原生概念理论在谈，而是结合我知识库的文章谈到了云原生核心是资源到服务的抽象，谈到需要整合微服务，容器云，DevOps三位一体的管理体系等。包括列出我文章经常谈到的类似微服务治理，混合云架构，混沌工程等云原生关键实践。

再看下数字化转型的回答和输出。

注意基本将我谈到的数字化转型的核心三大要素，连接，数据和智能谈清楚。将数字化底层逻辑谈清楚。将主流的数字化转型方法论和实践也谈清楚。并给出了关键的数字化转型的实践点。如果你直接用同样的问题问DeepSeek，很难得出类似有针对性的答案。

而对于同样的问题直接问DeepSeek，可以看到回答很官方，标准和套话特别多，全对但是没有太大参考价值，具体如下：

数字化转型的难点和痛点输出

最后一个问题，数字化转型的难点。注意ima知识库结合我个人文章也回答的相当清楚，把关键痛点类似利益分配，重技术和轻业务等都清晰的进行了逻辑化描述，具体如下：

所以经过以上我个人的简单测试和验证。这个共享的个人知识库包括了数字化，企业架构，软件架构，微服务，云原生，数据治理多方面的知识内容，可以作为个人数字化知识学习很好的一个助手。

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