大模型真正落地的应用：IMA知识库

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。例如，我曾经尝试过腾讯的IMA应用，该应用背后依托于混元大模型的支持。用户在提出问题后，系统会通过互联网搜索相关信息并进行总结，为用户提供准确且高效的答案。

一开始我上手体验之后，发现它其实很像腾讯元宝的功能，也是能够轻而易举的就从公众号内容中进行搜索，相当于公众号的另一个入口，可以直接查找到高质量的文章。

但是如果仅仅只有这个功能，为什么还要出一个和腾讯元宝相似的应用呢？在深入体验之后，我发现它的一个特点是能够把很多文章保存到知识库中，让你一下子就可以拥有一个专题的文章库。这一点其实很适合去钻研某一个问题。

这个知识库其实就是利用了混元大模型+RAG的架构，在借助于混元大模型的帮助，同时不需要微调的情况下，我们就可以搭建属于自己的知识库。简单来说就是通过大模型LLM的能力，在其基础上引入外部的知识库数据，这样大模型AI在回答问题的时候更加的精确。

作为一个AI自媒体博主，我经常会针对某一个话题进行搜索和思考，然后总结网上所有的信息撰写一篇文章。其中最耗时的地方在于搜索网上的大量资料。但是有了这个IMA之后，我发现写文章的效率马上提升了一个档次。

比如我搜索：腾讯IMA怎么样？它会给出根据公众号的文章进行总结的内容：

然后下面还有一个“深度研究”的按钮，点击之后就可以让AI搜索更大范围的文章内容，然后总结出大纲出来。

最绝的是，这里还会根据总结出的内容画出脑图：

上面通过AI回答后，其实已经形成了一个初步的文章内容，接着就可以把AI回答的内容保存到知识库中。

当然，你也可以在IMA上点开公众号的文章，把一些相关的专题内容也一同保存到知识库。

可以看到我在知识库中已经记录了多个笔记和文章的内容。这样我们就可以进行下一步操作

当你觉得相关的专题文章已经足够多的时候，就可以基于知识库中保存的内容进行问答，然后生成重新生成一篇自己的初稿文章。这时候在提问的时候就可以直接选择知识库中的内容，然后生成文章了，这个创作文章的效率一下子就提升上来了。

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：