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
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 | MacOS | Windows | 微信小程序 | IOS | Android |
|---|---|---|---|---|---|
| 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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⚠️ 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%
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🛠️ 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
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
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🤖 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
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🔥 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
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📊 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
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📝 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
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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
📌 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
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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。
原创文章，作者：PhiltreX，如若转载，请注明出处：https://openai.wiki/tencent-ima-copilot-knowledgebase.html
