大模型结合知识库问答是一个较为常见且实用的应用场景。
当我们想用AI检索一些问题，直接问大模型是一个方式，但如果你是有专业领域的数据沉淀，并且希望大模型依据已有资料回答，那AI知识库就非常适合你。
AI知识库产品很多，今天给大家介绍的是我曾经尝试过腾讯的IMA应用，最开始大模型主要是混元，目前也已经对接了deepseek R1。
在提出问题后，如果你没有上传过自己的资料，IMA知识库会通过互联网搜索相关信息并进行总结，再把总结的内容整合后提供给用户。
产品官网：https://ima.qq.com/
刚开始我用的时候，感觉和腾讯元宝基础功能差不多，对从公众号文章里获取信息很方便，可以直接查找高质量文章。
如果仅仅具备这个功能，那么推出一个类似于腾讯元宝的应用似乎没有必要。当深入体验之后，我发现它的独特之处在于其可以将多篇文章保存到知识库中，让你立即拥有一个针对某个专题的文章库。这一功能特别适合深入研究某个问题。
这个知识库实际上应用了混元大模型加RAG架构，通过混元大模型（目前也支持deepseek）的支持，无需进行微调，我们就能构建自己的知识库。简单来说，就是利用大模型LLM的能力，并引入外部知识库的数据，从而使得大模型AI在回答问题时更加准确。
作为一个AI自媒体博主，我常常针对特定话题进行检索和深入思考，然后整合网络上的各种信息撰写文章。这个过程中最费时的环节就是检索海量的网络资料。使用了IMA后，我发现写作效率直接提升了一个层次。
例如当我搜索”腾讯IMA怎么样”时，它会根据公众号文章提供总结内容，帮助我快速获取相关信息。
同时还有一个”深度研究”按钮，点击后AI会搜索更广泛的文章内容，并为您生成一个完整的内容大纲。 这里还会根据总结出的内容画出脑图：
上面通过AI回答后，实际上已经生成了一个初步的文章框架，你随即可以将AI提供的回答内容存储到知识库中。
当然，还可以在IMA平台上直接查看公众号文章，并将相关的专题内容一并保存至知识库中，便于后续创作参考。
当您感觉相关专题文章收集已经足够充分时，就可以基于知识库中存储的内容进行问答交流，并生成一篇属于自己的初稿文章。此时在提问环节，你可以直接从知识库中选择相关内容作为参考，快速生成文章，这样整个创作流程的效率便会显著提升。
生成的文章经过混元大模型的总结，能够一下子就把具体的内容生成出来。
当然，如果你觉得文章内哪里不好，可以直接询问助手进行修改： 
随时随地召回AI助手帮你解答当前文章的内容，当然也可以在笔记中进行插图和表情包，相当于是一个AI笔记本，用起来很顺手：
最后，分享2个我经常用于选题的知识库：
整理了过往精英日课的内容，非常适合用于提问很科技硬核的问题。
适合公众号文章选题，比如很多男女情感类的。
----》点我开通《----
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