不知道大家有没有发现，用 DeepSeek（不只是 DeepSeek，其他 AI 工具也是如此）查资料时，总会遇到两个头疼的问题：
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在写需要有数据说服力的文章时，它经常性地编造本不存在的数据。
联网搜索后，它给出的参考资料本身就有问题。
不过这倒不是再说 DeepSeek 等工具不好，主要是大模型会出现：幻觉。
幻觉是什么？简单来说，就是它会脑补一些本来不存在的信息，只要被提问，它默认必须回答；若缺乏明确答案，便会自行编造。此外，网络内容鱼龙混杂，既有专业文献，也有营销软文、谣言和垃圾信息，即便问题有明确答案，AI 也无法判断信息真伪。
通过在日常工作中不断使用这些工具后，我们总结出来，大模型在一些创意、灵感方面，表现不错，常常能给你惊喜；但在深度掌握一门知识，甚至写专业性论文时，则会造成一些困扰。
以时序数据库 TDengine 为例。虽然其学习成本已很低，但初学者面对在线文档仍可能无从下手。文档虽自带搜索功能，但由于章节间高度关联，传统搜索往往难以快速定位内容。
那我们是不是可以既「借助“大模型”优秀的深度思考能力」，又能「保证它的回答精准可控」呢？
当然可以，那就是构建属于自己的知识库。方法有很多：
本文以 TDengine 文档为例，为大家演示下如何通过腾讯 ima.copilot 搭建本地知识库。
访问 https://ima.qq.com/，按需下载 ima.copilot 客户端，注册登录
创建共享知识库（共享知识库可以设置权限：仅自己可见、发布到广场、通过共享链接/二维码访问）
有多种方式可以把内容添加进知识库，包括：本地文件上传和通过个人知识库添加
通过笔记添加，笔记支持富文本直接复制，对代码、图、表格等友好，可以将你想要的输入的文档，进行复制粘贴即可。
但有个问题是，有些代码不支持换行，可读性比较差，需要手动调整。
通过访问网址，直接将网页添加进知识库，ima.copilot 会自动进行解析。同样也有一些局限，比如网页折叠的内容可能无法解析出来。
当你将需要的内容都添加进知识库后，就可以进行提问了，比如我们提问「TDengine 能解决什么问题？」
ima 会强调答案基于文档证据，拒绝杜撰，回答严谨规范。
大家可以在平时学习的过程中，逐渐建立起自己需要的本地知识库。
我们已经构建好了 TDengine 文档手册的知识库～后续还打算添加一些用户案例等内容，让整个知识库更丰满，方便大家更好地学习和掌握 TDengine。如果需要，可以关注公众号「TDengine」，回复「TDengine知识库」加入。
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