DeepSeek联网版来了,接入DeepSeek ima搭建个人专属知识库应用
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DeepSeek联网版来了,接入DeepSeek ima搭建个人专属知识库应用

AI中国 AI中国 5 months ago 45 阅读
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ima是腾讯旗下以知识库为核心的 AI 工作台 ima.copilot(简称 ima)。

自 2024 年 10 月发布以来,ima 就在 Windows、Mac 及微信小程序平台上收获了大批用户。

为什么这么受欢迎?我们先来说说ima是干什么的。

简单点说,ima就是一个知识库应用,在此之前是搭载的腾讯混元大模型。

它能够上传PDF等文件,丢给模型,让AI模型根据检索知识库里内容进行回答与推理。

你可以理解为,给AI上小灶,让AI根据你的私人资料进行回答,一个私人秘书。

这玩意并不稀奇,很多本地部署的知识库比比皆是。

但现在不一样了。

2025年2月,腾讯ima迎来了一次关键迭代——正式接入第三方大模型DeepSeek-R1,与自研的混元大模型形成双引擎驱动。

这玩意接入了Deepseek-R1。

而且还是满血且能联网版本的R1。

那么怎么使用呢?我们来演示下看看。

打开ima,能看到一个简洁的对话界面,在模型处可以选择R1或者混元。

同时支持上传文件和图片,并且支持图片识别。

还有一个很方便的截图识别功能

另外最重要的,我觉得是这个知识库功能

除了可以私有使用个人知识库,还可以加入或者创建共享知识库。

个人知识库在这里上传

上传后我们就可以直接在下方调用知识库进行对话。

究极无敌方便!

而且还没完,下面这个共享知识库,还能和公司小组成员啥的共享!

并且还可以直接选取个人知识库的内容,右边直接就能提问↓

你以为这就完了?还没有!

这里还有一个非常非常方便的功能——笔记!

随手撰写一篇笔记,可以是任何内容,并且支持一键添加到个人知识库↓

然后,方便的地方来了。我们在对话时,直接勾选需要的知识库即可!

这样,随手复制粘贴到笔记,添加到个人知识库。

一个私人的知识AI助理,而且还是Deepseek满血版,就这么诞生了!

不仅如此。ima正式推出安卓App(iOS版本即将上线),完成“PC+小程序+移动端”的全场景覆盖。

在微信搜索ima就能够找到

手机端的个人知识库,那不是一般的方便了。。并且,知识库全部能同步。

在底部,你同样可以选择根据知识库回答。也可以选择搜索全网答案

这就是ima,一个效率神器。

说点听不懂的

最近不是有很多Deepseek本地知识库部署的教程么。

类似很多这样的企业级的知识库引擎。

这个大部分人应该是用不到的。

而且ima 的云存储空间扩容至了2G,一般使用场景完全足够。

所以我觉得。

像ima这种让 “搜、读、写” 一体化流程更便捷的体验,才是真正普适的。

它真正实现了 “让知识流动起来” 的理念。

同时,许多垂类领域的共享知识库也在用户之间流动共享,进一步促进了知识的交流与创新。

由此,我们不难发现一个规律。

AI的场景在进化

AI工具正从“功能执行”向“场景适配”的进化。

技术细节上,DeepSeek-R1的引入解决了传统AI工具的两大痛点:

  • 信息实时性,通过联网抓取最新数据;
  • 知识深度,结合用户个人知识库与微信生态的垂直内容,形成定制化知识图谱。

例如,用户在撰写行业分析报告时,可调用DeepSeek-R1实时抓取公众号最新观点,同时匹配本地存储的历年数据,生成兼具广度和深度的内容。

所以,我们不难发现。

ima的核心竞争力,在于将“碎片化知识”转化为“结构化资产”

其RAG(检索增强生成)技术框架支持多模态文件(文本、图片、表格)的本地解析,并自动提取关键词、生成摘要,甚至标注知识关联性。

这种“无缝衔接”的工作流,正在重新定义“生产力”的时空边界。

与Google NotebookLM等国际产品相比,ima的差异化在于“生态耦合”。

它不仅深度整合微信内容生态,还通过小程序降低传播成本。

更深层的价值在于,ima正在构建“个人—团队—行业”三级知识网络。

例如,法律从业者的案例库经脱敏处理后,可成为律所新人培训的标准化资源

——这种“知识资产化”模式,或将成为AI普惠化的下一个爆发点。

工具革命在推动“认知进化”

腾讯ima的迭代路径揭示了一个趋势:

AI工具的价值不再局限于替代人力,而是推动人类认知模式的升级。

当知识管理从“存储”转向“流动”,当创作从“线性输出”变为“网状关联”,个体的创造力将突破传统效率工具的桎梏。

例如,律师可以借助 ima 快速检索法律法规和案例,为案件提供有力支持;教师能够利用它整理教学资料、设计课程;学生可以通过 ima 辅助学习、撰写论文;自媒体工作者则可以用它获取灵感、创作优质内容……

再结合开头,“一个重新定义效率的神器”。

我想。

或许在未来,评价一个AI工作台的标准不再是“它能做什么”。

而是——

“它能让用户想到什么”。

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