❝最近有几位Doris小伙伴反馈:
"Doris的公众号文章很多,但有时一不留意,就找不着了!"
"有没有一种方法,能把所有Doris的公众号文章集中起来,随时随地查询、问答、甚至能自动更新?"
.....
"好滴,安排!"
答案是肯定滴。腾讯出品的AI工作台ima,搭配DeepSeek大模型
,简直就是为公众号知识库量身定做的。 今天就把这套组合拳的使用方法分享给大家 👇
首先在电脑上下载ima客户端(https://ima.qq.com
),手机也可以装上APP或小程序,这样随时随地都能查询和问答
。
登录后,第一件事是创建一个共享知识库:
1️⃣ 点击左侧的知识库
按钮
2️⃣ 在共享知识库
下选择我创建的
3️⃣ 点击➕
创建一个新的知识库
4️⃣ 输入名称Apache Doris
这个知识库将成为你团队的Doris知识中心
,所有人都能从这里进行Doris问答。
共享知识库
有了,接下来要往里填充内容
。
Doris资料主要分这几类:
核心文档类:官方文档 -> 企业案例集 -> 解决方案白皮书
经验沉淀类:性能优化经验 -> 生产问题处理案例 -> 功能特性最佳实践 -> 团队踩过的坑和解决方案
导入方式
对于PDF/Word等文档,直接点击知识库➕
按钮上传。ima支持多种格式,甚至可以识别文档中的图表。
对于微信公众号上的Doris文章,用微信APP打开后点右上角三个点,选择在小程序中打开,再选ima即可保存到个人知识库,最后在共享知识库进行选择导入即可。
⚠️ 给每份资料打上合适的标签
,这样在后续查询时能够精准定位。Doris知识库的标签体系是:
#DorisAI #Doris原理 #Doris周FAQ #Doris官方文档 #Doris架构选型 #Doris企业应用 #Doris问题指南 #Doris实践指南
知识库资料补齐后,可以进行名称、封面、描述和推进问题设置
:
至此,Apache Doris共享知识库
已经建好了(支持DeepSeek和混元
大模型)!
在实际应用中,我们可以用ima+DeepSeek的Doris共享知识库解决这几类问题:
Doris新用户,以前要花一周时间才能入门。现在只需:"有任何问题,先问Doris知识库
"
新人们甚至发明了新玩法,他们让ima根据doris知识库内容生成各种练习题,自己尝试解答后再让DeepSeek评分和讲解,形成了自我提升的良性循环
。
有天晚上12点,某公司运维急匆匆找到我:"FE 宕机了,SOS求救!"
传统方式:翻文档、查日志、一步步排查
,没个把小时定位不了。
使用Doris知识库:"FE 宕机了怎么办,求救!
"
反手就给我一整套高效定位问题的完整指南!
最让我惊艳的是,当需要为新项目设计Doris数据方案时,知识库的作用发挥到了极致。
只需输入:"基于日志数据,设计一套基于Doris的日志分析方案,需要支持亿级用户数据的秒级查询
"
DeepSeek会结合知识库中的最佳实践,给出完整方案,包括:核心架构设计 -> 表结构设计 -> 导入方案 -> 加速方案-> 场景应用 -> 预期效果
。
掌握了常用问答场景后,再分享一个进阶用法:用标签系统构建精准问答
。
当你在ima中提问时,可以先指定范围,比如选择#Doris官方文档
标签: "Apache Doris是什么
"
这样DeepSeek会只从这个标签下的文档中寻找答案,回答更精准。
最后再分享个技巧玩法,即创建"问答对集
"。把团队内常见的50个Doris问题及答案整理成文档
,上传到知识库。这样当有人问类似问题时,指定标签能直接匹配到最相关的回答!
基于ima+DeepSeek打造的Doris共享知识库
,可以有效解决公开知识碎片化、资料查阅和问题排查效率低等一系列痛点。
但需要注意 ⚠️ 知识库的核心还是基于LLM去检索问答,所以必然会有幻觉问题。如果有遇到拿捏不准的回答,可以寻求Doris官方社区的同学确认!
如果你也在为知识库
头疼,不妨试试这套方案。搭建起来不到一小时,但能节省的时间却是无限的。
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