ima 升级共享知识库,团队大脑的下一步在哪里?

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ima 升级共享知识库,团队大脑的下一步在哪里?
2025-01-06 13:40

去年 11 月,特工宇宙率先关注到腾讯推出了 ima copilot,并带大家体验了这款围绕知识库展开「搜、读、写」生产力提效的 AI Native 工作台。


距离问世后不到两个月,特工们又惊喜地发现,ima 这次更新了两大重磅新功能:共享知识库,微信小程序。


用共享知识库,有好东西团队一起看!


在 ima 的知识库功能首页,侧边的「个人知识库」下方,新增了两个入口,分别是「我创建的共享知识库」和「我加入的共享知识库」。


首先来看创建。点击➕开始设定一个共享知识库的名称、封面、描述;然后就可以从本地文件或个人知识库,往这个共享知识库里上传内容;上传的内容以列表呈现,可以编辑标签,还可以看每条内容的 AI 摘要。


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在创建后,如何达到「共享」效果呢?


创建人可以通过链接或二维码将支持库分享出去,邀请其他人加入,还可以设置知识库的权限,管理成员是否可查看文件具体内容或仅标题和摘要,设置成员加入是否需要管理员同意申请,也可一键将知识库转为私密。(这里必需要夸一下 ima 对权限的处理👍,在分享过程中可以放心管理不同人和内容)


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在共享知识库内,有权限的用户也同样可以与 AI 基于知识库内容进行问答(访客有 3 轮问答机会,成员可无限次问答),AI会根据知识库内相关的多篇内容,提炼整合信息,并结构化呈现,提高用户学习生产的效率。


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ima 的共享知识库,可以说对特工宇宙很实用了。


对内场景,特工们每天都会关注国内外 AI 资讯、研究大模型技术和产品,以及写作输出内容。用共享知识库的方式,团队可以方便整理沉淀大量的 PDF 文件、公众号文章、网页链接等材料。


然后在写文章时,特工就能快速用 AI 取用基于知识库的内容,在协作中提高知识管理和信息提取的效率(以前老板发的资料没点击显示文件过期了,还得灰溜溜去问同事,现在全在 ima 知识库方便太多了!)


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对外场景,在特工宇宙的众多微信社群中,经常会有 Agent 开发者、AI 产品经理分享一些优质的 PDF 论文、网页、公众号文章等,这些内容平时散落在消息之中。


现在用 ima 就能很方便在社区内共建知识库,社区成员可以加入共享知识库,共同上传资料,其他成员便可在知识库内基于资料问答;还可将知识库进一步对外开放,扩大社区的知识传播影响力(再也不用把各个群的优质信息,打包同步到别的群里了!还能以此激励社区的小伙伴多多分享~一举两得!)


在微信就能直接用 ima 小程序


这次更新,ima 还做了微信小程版的知识库。


在ima小程序内打开 ima,可以跨端同步电脑上的内容。更重要的是,有了小程序的加持,用户可以将手机本地资料、微信聊天文件导入进知识库,在微信内浏览公众号文章、收藏、文件、网页等内容时,也可以选择用 ima 小程序打开并导入知识库。


此外还可以将共享知识库分享到微信聊天或朋友圈。(连接了微信生态,真的超级无敌丝滑舒适!收藏和文件传输助手终于不用吃灰了🥺)


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ima 微信小程序还保留了基于知识库提问的能力,也可以切换到「问全网」模式,在知识库信息之外进行联网搜索问答。


测评使用发现,不论是问知识库还是问全网,ima 都能比较清晰地定位问题意图,找到相关性高的优质信息源,生成事实和逻辑准确、结构清晰、长短适宜的解答。


ima 升级共享知识库,团队大脑的下一步在哪里?


可以看出此次 ima 的更新,是朝着协作和数据源两个方向进发。


在协作方面,作为知识库、工作台产品,性质本身适合工作学习中的团队协同,因为团队相比个人有更大量的知识需要管理沉淀,并且会要求统一规范标准的信息源,还可以满足协作对更高效率的追求。


由此,个人 AI 工作台变成了团队的 AI 工作台,团队可以管理知识资产、协同工作信息。通过公开分享的知识库,用户可以与平台内其他用户的知识问答,让知识在流动中产生价值。不同于与他人 Agent 对话,用访问知识库的方式,用户保持更强的主体视角与知识本身交互,同时具有可信信源。


也许往后,ima 上会存在很多公开知识库,用户能享受 UGC 内容,平台也可尝试知识付费。


在数据方面,微信小程序补充了数据源。过去,APP 各自独立,如果在微信内看见好内容想要记录沉淀下来,需要打开多个不同 APP,然后手动整理;而现在有了小程序,信息流转更开放,操作化繁为简。


其实国内外市面上已有类似产品形态,不论是模型产品如 Claude Project,豆包、Kimi 桌面版,还是独立 Cubox、Flomo 这类知识库助理产品,在“越用越接近用户个性知识”的基础之上,各家都会探索用更好的产品手段获取更丰富的数据输入,然后用更高效的方式整理和输出。


而腾讯的 ima 在这一战里,幸得腾讯的微信生态,能接入海量高质量数据源,还能利用社交关系分享。


体验了两轮 ima copilot 下来,笔者批判思考发现,ima 目前存在的问题仍然是缺乏内容。对于知识流转整体来说,更自然舒适的方式,是先积累内容、然后提取消费。内容积累是需生长扩散的土壤,AI 可以在知识的整理和消费环节加持枝叶。


这一逻辑在市面上一些产品也可被验证,例如百度文库、网盘是先有内容基础然后做 AI 功能,飞书在知识库的基础上开始做共享付费,微信公众号、知识星球也是在基于内容做付费。


而现在 ima 这类产品,主要依赖用户从外部导入内容,虽然也有「笔记」模块智能写作,但目前的使用场景、频次、用户认知,可能还不足以支撑更重量级的「搜、读」。所以,ima 也许可以探索,除了在端内写作笔记和从外部导入,是否还有更多样的轻松便捷的方式,丰富用户在 ima 的知识内容;或者考虑探索能否更深入结合内容生产到消费的工作流程、或结合一些生产力业务系统,构筑更深的护城河。


不过目前阶段尚早,需要一些时间才能看到产品的内容数据飞轮,让我们持续期待 ima copilot 接下来的进步!~点击阅读原文即可跳转 ima 官网。


文章来微信公众号“特工宇宙”,作者“特工女巫”


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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

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