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腾讯Doris知识库真香体验教程

❝上周,DeepSeek-V3.1发布,朋友圈和社群都刷满天,火爆程度让我回想起春节前后的狂热...但,登上DeepSeek官网,依旧出现了那个熟悉的服务器繁忙,请稍后再试。好在腾讯大气,ima直接上了最新的DeepSeek-V3.1,这不得麻溜地来看看效果如何?Dorisima知识库的初始化最便捷的知识库初始化方式,是基于Agent+RPA的方式进行自动化批量定时导入,这里就先不过多介绍。回顾上文用腾讯ima+DeepSeek给你配一个Doris知识库(保姆级教程),先来了解下ima共享知识库当下

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    ❝上周,DeepSeek-V3.1 发布,朋友圈和社群都刷满天,火爆程度让我回想起春节前后的狂热... 但,登上DeepSeek官网,依旧出现了那个熟悉的服务器繁忙,请稍后再试。好在腾讯大气,ima直接上了最新的DeepSeek-V3.1,这不得麻溜地来看看效果如何?

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    Doris ima知识库的初始化

    最便捷的知识库初始化方式,是基于Agent+RPA的方式进行自动化批量定时导入,这里就先不过多介绍。

    回顾上文用腾讯ima+DeepSeek给你配一个Doris知识库(保姆级教程),先来了解下ima共享知识库当下如何快速初始化,主要分为三步:

    一、ima平台初识

    ima.copilot(简称ima)是一款由腾讯混元大模型提供技术支持的,面向学习、办公场景,以知识库为核心的AI智能工作台,是读、搜、写一体的效率工具;旨在帮助有较强知识获取、信息处理、内容输出需求的用户提升学习、办公效率,并且完全免费开放!

    使用起来非常简单,直接浏览器打开?:https://ima.qq.com/。ima更新迭代至今已经可以支持web、web插件、客户端和小程序等方式进行使用。

    但目前web还没支持DeepSeek-V3.1,可以下载个客户端方便些:

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)
    二、创建共享知识库

    以客户端为例,下载安装后,登录WX。

    进入到主页后,通过如下流程创建一个共享知识库(Apache Doris为例):

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    1️⃣ 点击左侧栏?图表的知识库入口

    2️⃣ 在共享知识库下选择我创建的➕

    3️⃣ 初始化一些必填信息即可

    3步搞掂,无需算力,完全免费地创建了一个公开共享的知识库,所有的网友们都可以进行使用(不适用于数据安全场景)。

    三、初始化共享知识库

    创建完知识库后,只需往里面填充内容,并打好标签即可。

    3.1 内容填充
    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    ima当前支持的内容导入方式多种多样,即可以导入本地的PDF/Word等文件,也可以导入当前个人知识库或笔记的内容。

    最常用的方式,就是当你用手机刷WX公众号文章时,觉得哪篇符合这个知识库的定位,可以直接在文章页:

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    1️⃣ 点击右上角三个点,并选择小程序

    2️⃣ 选择ima知识库这个小程序工具

    3️⃣ 一键导入你所创建的知识库即可

    3.2 内容标签

    内容填充完后,还需要借助标签功能进行细分。

    标签的作用可以让QA的检索源更加精准,例如Apache Doris的标签:

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    1. 核心文档类:官方文档 -> 原理解析 -> 企业案例集 -> 架构选型资料 ->解决方案白皮书

    2. 经验沉淀类:性能优化经验 -> 实践最佳指南 -> 常见问题QA

    3. 社区动态类:活动介绍 -> Doris x AI最新资讯

    至此,Apache Doris共享知识库已初始化完成(支持DeepSeek-V3.1和混元大模型)!

    Doris ima知识库的应用场景

    在实际应用场景中,我们可以用ima+DeepSeek-V3的Doris知识库做非常多的事儿(LLM会存在幻觉,注意甄别),例如下面几种常用玩法:

    1. 日常问题答疑

    这个场景最普遍,即关于Doris问题的QA问答。

    正好,一臻8月在休假,全身心带娃中(so消息回复慢)。

    在带完娃后,脑瓜子麻木的状态下,看到社群或社区伙伴私聊有问题时,三下五除二直接先问一遍ima帮我清醒清醒。

    真香啊!腾讯 ima + DeepSeek-V3.1 加持的 Doris 知识库(保姆级教程)

    例如?社群的这个问题为什么Doris比Hadoop更省资源

    结果相对比较全面,并且都是结合真实的企业案例进行总结回答:

    Doris 通过统一存储计算引擎、列式存储与高压缩比、架构简化、高效查询与导入机制,以及冷热数据管理和资源隔离策略,在多方面实现了比 Hadoop 架构更低的资源消耗。文档中多个案例证实,Doris 在存储成本(降低 60%-90%)、计算资源(节省 40%-70%)和运维效率上均有显著优势。

    2. 集群问题定位

    如果半夜三更,你正在值班,维护刚上生产的Doris集群。突然一个be挂了,你会不会一脸懵逼?

    以往的方式:翻文档、查日志、一步一步排查...

    但现在,只需告诉ima:BE突然挂了,怎么处理

    反手给你一套问题处理的完整方案!

    3. 行业案例检索

    好比你是物流行业的大数据架构师,现在需要引入Doris去优化架构进行升级。那么最快地方式,首选是看看同行怎么用的。

    这时,可以直接把问题甩给ima:请帮我总结物流行业使用Doris的案例

    从结果而言,可以看到同行业使用Doris的企业有顺丰、菜鸟、韵达、京东、快成物流、橙联、纵腾集团等。

    ima根据每个企业的应用场景、关键实践和收益维度单独进行分析,并在最后总结了物流行业普遍采用 Apache Doris 解决以下核心问题:

    1. 实时性要求高:订单状态、库存、轨迹等需秒级更新与响应。

    2. 数据规模大:日均处理亿级至百亿级数据,需高效存储与计算。

    3. 复杂查询需求:多表 Join、聚合分析、用户画像圈选等场景。

    4. 成本与运维优化:替代 Elasticsearch、ClickHouse 等,降低存储与运维成本。

    而当你想了解具体某个企业的实践详情时,可以直接点击引用编号,即可进行查阅原文细读。

    4. 解决方案生成

    AI当道,谁与争峰。

    这会儿立项不带点AI,连提报的资格可能都没有。

    那么我们可以让ima:请帮我生成一份 Doris x AI 应用场景的解决方案

    拿到这份文字版解决方案后,可以通过Kimi等带有AiPPT功能的平台,直接生成一份精美PPT。

    从此,立项变得 so easy。

    5. 社区活动获取

    如果有小伙伴想了解当下 Apache Doris 社区有哪些最新的活动事项,可以直接问ima:doris社区最近有哪些活动

    并且,可以直接生成脑图,怎一个香字了得?

    结语

    从手动翻文档到AI秒答疑问,从熬夜排查故障到智能化运维指导,从闭门造车到行业案例一键获取...这些不仅提升了效率,也对工作模式的有了大大滴改变。

    在这个人人都在谈论AI的时代,或许最重要的不是追逐最新的概念,而是找到那些真正能让我们变得更强的工具。

    毕竟,最好的技术,就是让复杂变简单,让不可能变可能啊~

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