用腾讯ima+DeepSeek给你配一个Doris知识库（保姆级教程）

❝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 👇

三步打造Doris共享知识库

第一步：搭建ima基础框架

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。

第二步：导入Doris资料

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

第三步：初始化共享知识库配置

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）！

Doris知识库的实战应用

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：

1. 新人小白效率倍增

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。

2. 集群问题快速定位

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！

3. 项目方案快速生成

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。

4. 更加精准地问答

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！

结语

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。

想了解更多Apache Doris与AI的实践案例和最新玩法