知识管理原本是一个从“信息输入-管理-调用”的一个过程,但是AI时代基本已经将整个流程进行了一个大重塑,现在基本知识管理的过程基本都要再增加一个“输出”环节。
类似知识库或者说笔记产品的体验,基本离不开“信息输入-管理-调用-输出”整个过程的体验,ima也是如此。
1、信息输入
ima背靠腾讯,直接打通了微信生态,公众号文章的录入获取都非常方便,即便不打开ima客户端、App,都可以直接通过微信快速导入公众号文章。对于日常经常从公众号上获取信息的人非常友好。
但是!对比get笔记那种可以直接可以读取抖音、B站视频、小红书链接内容的功能,还是在体验的丝滑程度上,还是有些差距
(但就我个人而言,公众号才是信息获取的主要阵地,所以影响不大,不过还是很想要)
2、信息管理
因为本身ima是想将用户搭建的知识库作为大模型的外挂信息来源,通过RAG技术提升问答的准确率和专业度。这一方法其实本身对于知识库中信息的相关性是有一定要求的,如果知识库里面的知识领域比较分散,其实很难很好得实现这个效果(还不如互联网搜索)
所以ima在进行产品设计的时候非常克制地控制了用户在进行知识管理的自由度(没有那么多复杂了文档结构或者标签,就只有知识库和文件夹),主要还是引导用户去创建知识库,优先保证知识库的内容统一
3、信息调用
信息调用这个动作本身就是寻找文档或文档内容,在没有AI之前,到这点基本体验就结束了。
ima在不仅可以针对知识库里的所有文档进行AI问答总结,直接给出答案,他还可以通过联网搜索的内容进行补充,而且他比竞品更好的一点是,输出的内容傍边有原文标注,可以直接定位得出结论的原文在哪里,节省了太多验证的时间
另外,ima同时还通过共享知识库,直接为用户提供别人专业的知识库给用户进行调用。
调用获取信息的范围更加广阔,哪怕我没有相关领域的知识库,也可以靠共享内容,快速熟悉了解一个领域问题
4、信息输出
ima2.0的任务本质上是在探索知识库+AI的交付能力边界
我们大部分人打开知识库查找内容,本质是想通过部分知识内容解决问题。可能是一个小问题,也可能是一个大工程。
ima1.0的版本,更加集中在一问一答,而现在的任务模式,可以让用户通过拆解步骤的方式,让AI直接完成比较复杂的任务
目前任务体验下来,交付内容的专业度确实比较不错
总的来说,ima的特点非常突出:
1、打通的微信微信生态
2、活跃、丰富的知识社区
3、不断拓展的AI交付能力
如果你获取信息比较侧重公众号,ima真的会是一个不错的选择