IMA|零成本快速构建知识库

零成本构建知识库,集成DeepSeek与腾讯IMA智能笔记。

内置DeepSeek的腾讯IMA Copilot零成本快速构建知识库软件教程

腾讯推出的智能笔记应用——ima,旨在为用户提供高效的知识管理和AI助理服务。

说人话就是,可以用你的文档或信息来微调AI?有点类似于本地RAG工作流,但是不需要复杂的配置。

不过🤔,这可是腾讯的软件啊,所以隐私性的问题还是比较存疑的,不建议大家上传敏感的数据做为知识库的素材。

软件官网

https://ima.qq.com

客户端

因为这是国内的软件,大家可以直连下载,所以就不提供网盘的下载地址了。

客户端MacOSWindows微信小程序IOSAndroid
支持情况

安装登录

这软件使用非常简单,无脑下一步即可,然后微信扫码登录,登录后的默认界面如下图所示。

IMA|零成本快速构建知识库

知识库构建

其实知识库的构建非常简单,你只需要将AI需要学习的资料上传即可,分为三种方式。

  • 文件上传:支持PDF和Word两种格式,如果你的语料是这种形式,那么不用任何修改,直接上传即可。
  • 个人知识库:如果你希望在IMA软件内直接写作记录,那么也是可以直接用于知识库构建的。
  • 共享知识库:如果你希望多人使用或共同维护同一个知识库,那么可以创建一个共享的知识库,方便大家共同头脑风暴。

文件上传

如图所未,可以批量上传PDF或Word格式的文档即可,上传完成后会自动解析文档,这一步肯定是上传到腾讯服务器的,所以敏感数据请谨慎操作。

IMA|零成本快速构建知识库

个人知识库

个人知识库可以通过左侧的第二个按钮来创建,创建完成后点击右上角的保存到知识库按钮即可,然后我们就可以在知识库界面看到个人知识库的内容啦。

IMA|零成本快速构建知识库
IMA|零成本快速构建知识库

共享知识库

上传文件之后,你就可以在这里转到转发按钮,然后将连接发送给别人加入即可,就像微信群一样,非常简单。

IMA|零成本快速构建知识库

使用教程

简单的来说,这就已经可以正常使用了,并不需要什么教程,站长实际测试了一下,感觉效果嘛,一般般。

比如我的知识库中是存在Conda的安装教程的,但是实际提出问题后,并没有给出准确的答案。但好在支持网络搜索,可以理解为DeepSeek-RI的联网版本。

IMA|零成本快速构建知识库

写作方面我让IMA基于知识库中的风格写一篇关于浏览器AI自动化|Browser Use的教程,下面是给出的内容,虽然的确是参考了我之前的教程格式,但效果并不是很好,有纠错和验证的过程,还不如自己重写。

Browser Use浏览器AI自动化使用教程
前⾔
Browser Use是一款基于AI的浏览器自动化工具,能够通过智能识别网页元素实现自动填表、数据抓取、流程导航等功能。本教程将以「电商商品价格监控」为例,详细演示如何零代码实现自动化操作。
—-
⚠️  环境准备
浏览器选择  

   推荐使用Chrome 110+或Edge最新版  
   (国产浏览器可能出现元素识别异常)
网络配置  

需要全局代理访问Google服务  

若抓取国内网站,建议代理规则中把目标域名加入直连列表

硬件要求  

   ▸ CPU:Intel i5十代或同等性能  
   ▸ 内存:8GB以上  
   ▸ 显存:非必需,但AI元素识别速度提升50%
—-
🛠️ 安装部署
步骤一:插件安装
访问[Chrome应用商店](<https://chrome.google.com/webstore/detail/browser-use-ai-automation/xxxxxx>)  

   点击「Add to Chrome」完成安装
   ![插件安装截图](<https://example.com/install.png>)
右键点击浏览器工具栏图标 → 选择「始终允许扩展程序」

步骤二:AI引擎配置
# 通过命令行安装Python依赖
pip install browseruse-ai==2.3.1
npx browseruse setup --api-key sk-xxxxxxxx

Bash

—-
🤖 自动化流程创建
场景示例:每日抓取亚马逊商品价格并邮件预警
新建任务流程

▸ 点击插件图标 → 选择「Create New Workflow」  
▸ 输入流程名称: Amazon Price Tracker 
网页录制模式

点击「Start Recording」开始录制操作:
输入网址: <https://www.amazon.com/dp/B08B3XXXXX> 

手动完成价格定位、页面滚动等操作

按 Shift+Alt+S 结束录制

AI增强配置

# 在生成的YAML文件中添加AI参数
- action: extract_price
  ai_enhancement:
    confidence: 0.95          # 识别置信度
    fallback: css_selector    # 备用定位方案
    dynamic_content: true     # 处理AJAX加载

YAML

设置触发条件

▸ 定时执行:每天09:00/15:00/21:00  
▸ 价格变化阈值:超过5%变动触发邮件通知
—-
🔥 高级技巧
元素识别优化方案 
问题类型

解决方案

配置示例

动态类名

启用XPath AI生成

xpath_mode: generative

验证码干扰

集成第三方识别服务

captcha_service: 2captcha

懒加载内容

添加智能滚动指令

scroll: adaptive

异常处理模版
async function retryProcedure() {
  try {
    await page.click('.price-block');
  } catch (error) {
    await ai.reevaluateLocator();
    await page.screenshot({path: 'error.jpg'});
  }
}

JavaScript

—-
📊 数据管理
抓取结果可通过以下方式处理:
本地存储  

   自动导出CSV到 ~/Downloads/browseruse_data/ 
云同步  

   ▸ 支持AWS S3/Google Drive直传  
   ▸ 示例配置:
   [CloudSync]
   provider = google
   bucket_name = price_ monitor
   sync_interval = 3600

Plain Text

—-
📝 常见问题排查
元素定位失败  

   → 启用 advanced_caching 模式  
   → 在插件设置中调高「Stability Threshold」
反爬虫检测触发  

   → 随机化User-Agent参数  
   → 添加 humanized_mouse_move: true 
内存泄漏处理  

   ▸ 定期清理 chrome://serviceworker-internals   
   ▸ 设置任务超时限制
—-
最佳实践建议
对高频任务设置IP轮换池(需企业版许可)

复杂流程拆分成多个子任务,通过 workflow_chaining 串联

重要任务开启「运行日志追踪」,存储至云数据库

![仪表盘示例](<https://example.com/dashboard.png>)
📌 专家提示 :每月第二个周二定期更新AI模型,建议在此时间段后重新校准定位参数
—-
通过本教程,您已完成从环境配置到复杂场景应用的完整学习路径。建议从简单的价格监控开始,逐步尝试结合OCR识别、跨站数据聚合等高级功能,这将为企业运营效率带来革命性提升。

总结

如果你有一些个人资料,或者公司的资料,想要从中快速索引内容应该是比较快的。

但如果您对隐私数据比较敏感,那么还是不建议使用的,因为以腾讯的尿性,肯定是要偷偷拿去当语料的吧。

此文章由OpenAI开源维基百科原创发布,如若转载请注明出处:https://openai.wiki/tencent-ima-copilot-knowledgebase.html

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评论列表(1条)

  • 匿名
    匿名 2025-02-26 10:22

    谢谢楼主

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