这是Peron《AI如何赋能市场&用户洞察》系列的第2篇文章。
当我们跟AI交互，AI没有给出我们预期的结果，原因可能是我们没有把我们的需求说清楚，没有正确地提出问题，对此可以用提示工程(Prompt Engineering)来解决。这是我们第一篇文章聊的话题。
随着AI的进化和推理模型的推出，大大降低了对提示工程的依赖，正确提需求如果不再是一个问题，但AI还是没有给出我们想要的答案，那可能是AI调用的知识库（数据源）本身有问题，或者说缺乏相关领域的知识。
| 为什么要搭建专业知识库
不知道你有没有发现，AI在回答我们的提问前，会先进行搜索，寻找全网的资料，那么这些被搜索到的资料/数据，直接决定着回答的质量。
但在中文互联网，PC网页端的内容生产早已向移动端转移，剩下的大多是营销向的内容分发和AI暴力批量生产的低质量内容。
不只是中文互联网，海外互联网也一样，可以说AI的学习语料已经成为一个世界性难题。当投喂给AI 的学习语料质量越来越差、乃至越来越多AI本身制造的“幻觉”，AI的应用推广将会面临极大的挑战。
为此，未来企业和个人都需要搭建自己的知识库。
360公司老板周鸿祎对此举过一个例子：
“比如说A媒体和B媒体，同样是做一个对中国网游行业的一个调研报告，你们俩准备的知识库不一样，定向搜索的网站不一样，最后出来的结论一定是不一样的，所以一定要有专业知识库。”
除了知识库本身质量有问题，可能还缺乏相关领域的知识。
有人可能会问，AI学习了全网各个行业的数据，怎么会缺乏相关领域的知识？事实就是AI只是学习了公开的、上了网的各行业数据，但真正稀缺的、有价值的行业数据储存在各个企业的私有化部署系统、专家的个人知识库。
拿市场调研行业举例，网上鲜有20年以上经验的市场研究专家的知识、经验分享，有也只是零星片段，构不成系统。
再拿咨询行业举例，各个智库的解决方案是不可能上网的，你要做一个品牌定位，AI是可以给你一个通用框架，但和智库的解决方案一比，高下立现。
再就是，很多时候我们需要解决的是一个特定垂直场景的问题，而AI如果不了解背景上下文，自然也无法解决我们的问题。
举例来说，我是一个企业内部的用户研究人员，做了很多期NPS跟踪监测的项目，现在我想借助AI来帮我分析NPS数据、写洞察报告。
如果你只是直接把新一期的数据喂给AI，AI给到的结果大概率不尽如人意，但如果我们把之前的项目资料、数据喂给AI学习，那么产出的质量就会高很多。
该项目相关的所有资料、数据，本质上就构成了一个该项目的知识库，这个知识库是私人的，本地的，独占的。
从另一个角度，这个知识库实际上就是待解决问题的上下文，在以前是提示工程的一部分，当我们构建了特定场景的知识库，我们对提示词的依赖就会进一步降低，到最后可能只需要一句话：帮我分析下这个数据，然后给出洞察和行动建议。
| 如何搭建专业知识库
搭建专业知识库的工具不少，本文介绍比较主流的一款-ima。
ima是腾讯大厂推出的以知识库为核心的智能工作平台，已接入腾讯混元大模型（包括T1）和DeepSeek R1模型满血版，是最好用的知识库产品之一。
首先，官网下载ima（官方网址：https://ima.qq.com/）
其次，安装好后左边点击“知识库”工具，导入学习资料，构建个人知识库。
我这里上传了一些市场/人群细分的报告资料，构建了一个“人群细分”研究的知识库。
最好，你可以针对每个知识文件进行打标签，后面可以根据标签来搜索资料，而且可以输入#选择标签，获取基于指定标签下内容的回答。
然后，就可以基于个人知识库提问啦，可以对比下通用知识库的回答。
我这里提的需求是：我现在要做一个中国智能手机的人群细分调研项目，请帮我设计一个研究方案，要求包含背景目标、研究方法、样本设计、研究思路和框架、时间排期等。
（以下为DeepSeekR1通用知识库生成回答）
（以下为ima+DeepSeekR1个人知识库生成回答）
通过比较可以发现，ima的回答会严格基于个人知识库，但凡超出知识库会拒绝回答，这意味着没有AI“幻觉”：
这样做的好处是非常适合追求精确、稳定输出的企业应用场景，不好的地方在于对专业知识库的质量要求很高，同时因为严格遵循旧有的经验（不一定是最佳实践），少了自主发挥。
所以未来一定是通用知识库和专业知识库相结合，专业知识库为主导，起通用知识库为辅，起到创意和发散的作用。
值得一提的是，ima同时支持微信小程序。
在微信顶部搜索“ima知识库”，进入小程序页面，可批量导入微信聊天中的文件（支持PDF、PPT、word等多种格式）、本地图片（支持PNG、JEPG等格式）、或者拍照导入图片。
当把文件导入后，可以点击下方对话框，问全网相当于查找网络资料，问知识库相当于只在你的个人知识库和共享知识库中进行查找。
这里可以注意到，PC端和移动端是云同步的，在PC端上传的资料，在移动端打开会发现知识库里面已经有了，非常方便。
再就是，ima支持知识库共享，支持笔记/文件/网页可在浏览时直接加入共享知识库，具体就不再展开。
| 如何理解知识库工具的本质
Ima这类知识库平台，本质上是一种RAG方案。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索（Retrieval）和生成模型（Generation）的混合技术，旨在提升生成式模型的准确性和可靠性。
其核心思想是：在生成答案前，先从外部知识库或文档中检索与输入相关的信息，再将这些信息作为上下文输入生成模型（如GPT等），从而生成更符合事实、更具深度的回答。
RAG 的典型流程：
检索：根据输入问题，从知识库中检索相关文档或段落。
增强：将检索到的信息与原始输入拼接，形成增强的上下文。
生成：生成模型基于增强后的上下文输出最终回答。
RAG 的关键特点：
动态知识库：不依赖模型本身的参数化知识，而是实时从外部数据源（如数据库、文档集）检索信息。
减少幻觉（Hallucination）：通过引入检索到的真实数据，降低生成模型“编造事实”的风险。
灵活性：知识库可独立更新，无需重新训练生成模型。
应用场景：问答系统、内容生成、客服对话等需结合实时或领域知识的任务。
除了ima以外，这里再给大家列举几种方案供选择：
如果你是企业，需要本地化部署的知识库，那么推荐CherryStudio这类开源软件；如果你是个人，构建云端知识库，那么腾讯的ima是个不错的选择；如果你想搭建出海/英文知识库，那么Google NotebookLM可以试一试。
文中提到的报告资料均已放入“用户研究成长圈”知识星球，AI时代，每一个研究人员都需要提前搭建自己的专属知识库。
