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個人知識庫成剛需

近年來，生成式大語言模型（LLM）在文本生成領域展現出驚人能力，但其“幻覺”問題——即生成與事實不符或毫無依據的內容。這種“一本正經胡說八道”的特性，不僅威脅著醫療診斷、法律咨詢等專業場景的應用可靠性，更引發了學術界對人工智能可信度的深度思考。面對這一頑疾，個人知識庫正悄然崛起為破局關鍵。

個人知識庫的獨特價值在于構建“數據-模型-場景”的精準閉環。用戶通過持續積累經過驗證的筆記、文獻、項目經驗等數據，形成可追溯的事實依據庫，為大模型提供可靠的上下文約束，而用戶專屬的醫療記錄、法律案例等數據，更可為模型提供確定性參照，這種可溯源的生成邏輯，恰好擊中當前大模型應用的最大痛點。

而作為個人知識庫領域兩大重磅級產品，秘塔AI與 騰訊ima誰又更適合充當用戶的“第二大腦”呢？

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入口：各有側重

憑借騰訊龐大的用戶流量，在內部產品協同助力下，其個人知識庫產品ima在終端市場的崛起速度很快，不同于騰訊將“元寶”嵌入旗下各款產品（直接以聊天對象的形式出現在微信好友欄）的做法，ima目前是作為一款獨立產品出現，用戶雖然也可以通過小程序/APP/PC程序使用，但ima本身是對力的平臺化產品。

以PC版的ima為例，啟動后可以在左側工具欄中看到知識庫、筆記兩大分類，點擊進入“知識庫”后又細分為“個人知識庫”和“共享知識庫”兩類，前者主打個人封閉使用，后者主打團隊知識庫共享，用戶可根據不同使用場景搭建知識庫。

ima本身是一款集瀏覽器、對話大模型、搜索引擎于一體的平臺型產品，用戶用其瀏覽各項內容的同時，能夠非常方便地將有價值的內容添加到自己的知識庫中，但其同微信、QQ等軟件的打通上并不像“搜一搜”功能那般明顯，當我們看到有趣的內容想要添加到知識庫時，還是得手動復制鏈接到ima中打開，然后在ima中完成添加操作。

相對于大名鼎鼎的ima，很多人對秘塔AI的了解就不多，更何況個人知識庫功能目前被當作二級菜單整合在UI界面中。用PC瀏覽器打開秘塔AI界面并登錄后，點擊左側專題按鈕，即可進入秘塔AI的個人知識庫界面。

秘塔AI本身預規劃了“學習”和“工作”兩個知識庫文件，用戶也可根據個人需要新增“專題”（秘塔對知識庫文件的稱呼）。

顯然，從設計到使用，兩款知識庫產品都是希望同用戶進行深度綁定，本身個人知識庫的搭建類似UGC模式，用戶在構建知識庫的過程中，會不知不覺生成對該平臺AI搜索、問答等應用的依賴性，進而獲得極高的平臺黏性，這也是各互聯網企業積極布局個人知識庫產品的原因。

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構建：騰訊ima生態優勢明顯

在知識庫構建上，兩者均能上傳PDF/Word等主流格式文件夯實知識庫，也可以將網頁內容收入各自的知識庫中，但在生成式AI對話中，秘塔AI僅提供將思考過程中引用的信息源收集到“專題”中，功能設計上略顯單一。

相較而言，騰訊ima目前不僅可以直接將生成式對話中的信息源收集到個人知識庫中，更在底部提供了“筆記”按鈕，讓用戶隨時隨地記錄下自己的靈感，進而實現功能的融合，不過真正讓ima領先的還是其后面引用的公開知識庫內容，這意味著ima有機會形成一個專屬的內容生態。

當然，秘塔AI也不是“完敗”，其針對引用內容的玩法其實暫時領先ima的，當用戶點擊進入比較有深度的內容后，可直接讓秘塔AI幫忙閱讀甚至生成視頻PPT講解，在功能豐富度上暫時是處于領先優勢的，而這也是筆者選擇同時搭建兩個個人知識庫的原因。

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內容生成：秘塔AI領先

在內容生成的PK環節，筆者在兩個知識庫產品中都新建一個名為“外骨骼機器人”的文件，然后上傳同樣4篇技術文檔，再統一以“外骨骼機器人的定義及產品價值”為指令，測試兩款知識庫的反應。

騰訊ima依托混元大模型+DeepSeek雙引擎，在搜索響應速度和多模態處理上表現突出，其根據用戶指令實現了內容的整理和生成，表達也相對流暢，筆者這里使用的是混元大模型。

然而，秘塔AI的底層技術核心是自研的MetaLLM大模型，其優勢在于對中文語義的理解深度和搜索意圖的精準捕捉。通過結合DeepSeek-R1長思考引擎，其不僅按照用戶指令給出答案，更抓取并整理了知識庫中的技術文檔資料，用表格、圖片的形式呈現出來，明顯更便于用戶理解。

兩相比較，秘塔AI的回答內容和形式具有明顯優勢，ima即便切換到DeepSeek R1大模型下，其回答內容也僅僅是文字豐富一些，顯然不及秘塔AI的圖文并茂。

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點評：個人知識庫硝煙漸起

單從此次對比可以看出，目前若用戶追求精準性、安全性與專業場景適配，秘塔AI是更優解；若想要依賴微信生態且需要多模態協作，騰訊ima則更貼合需求。

而個人知識庫的興起，標志著AI應用從“通用智能”向“精準服務”的轉型，極強的用戶黏性意味著不會有互聯網巨頭坐視這一風口不理，隨著360、百度乃至阿里等巨頭的進入，該賽道未來必然爆發更激烈的競爭。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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