三种RAG方案实测：自建知识库 vs 腾讯IMA vs 谷歌AI笔记本

Deepseek-R1推出有一段时间了，它在保证推理水平的同时，还能通过在线搜索获取信息，回答问题的实时性和可信度都明显提升。不过，某些行业内比较冷门的知识，搜索引擎也很难覆盖。这时候，RAG技术加持的知识库就成了很好的补充。它把检索和生成结合起来，既有传统检索问答的可靠性，又具备大语言模型的灵活性和表达能力。简单说，就是让AI始终基于最新、可信的知识来作答，同时对话依旧流畅自然。

腾讯ima最近更新了对Deepseek-R1的支持，笔者上手试了一下，感觉挺不错的。正好，顺手拿它和另外几种知识库方案做了个对比测试。

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），简单说，就是把“检索”和“生成”结合起来。它的核心思路很直接：在生成文本（比如回答问题、创作内容）之前，先从外部知识库或文档里，把跟任务最相关的内容搜出来，再把这些信息作为依据，辅助模型生成更准确、更可信的回答。

打个比方，就像是给AI配了一个随时可以查阅的专用图书馆。它不再只靠自己的“记忆力”作答，而是能先去翻翻资料，再给出有据可查的答案。

典型应用场景

• 企业知识库问答

• 法律法规、规章制度查询

基本工作原理

1. 检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统会先从庞大的知识库或文档集合中，快速找出与问题最相关的片段或数据。

2. 增强生成（Augmented Generation）：把检索到的信息，连同用户的问题一起，喂给生成模型。模型综合检索结果和自身的预训练知识，最终输出答案。

这样一来，模型既能基于最新、最相关的内容回答问题，又能提供可追溯的参考依据，有效解决了大语言模型知识时效性和事实准确性的问题。

下面这张图展示了RAG在对话中的典型工作流：

典型工作流

1. 用户输入问题。

2. 将问题向量化，检索最相似的文档切片。

3. 将检索到的上下文与问题拼接，输入LLM。

4. LLM输出带引用信息的回答。

5. 前端展示回答，并呈现引用详情。

几种知识库方案对比

目前市面上的知识库实现方式，大致可以分为三类。下面逐一分析它们的优劣势。

1. 自建知识库：CherryStudio方案

项目地址：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio

项目定位：CherryStudio是一款跨平台桌面客户端（支持Windows/macOS/Linux），主打本地知识库搭建与AI工具集成。内置30多个行业的智能助手，覆盖文档处理、翻译、图像生成等场景。

核心功能与RAG实现：用户可以通过配置嵌入式模型（比如BAAI/bge-m3），将文件（PDF、DOCX、TXT等）、文件夹、URL链接、站点地图、纯文本等多种数据源导入。系统会自动完成向量化处理，形成结构化的知识库。

优势：

• 本地化部署，数据隐私性最高。
• 支持免费模型（如BAAI/bge-m3）与付费模型，选择灵活。

不足：

• OCR和嵌入模型的性能相对有限，导致知识库的可用性打折扣。

2. 腾讯IMA

产品地址：https://ima.qq.com/

腾讯的ima.copilot在2024年10月正式推出，最初基于混元大模型，定位是“会思考的知识库”。2025年2月，ima接入了DeepSeek-R1模型，用户可以选择混元或DeepSeek-R1来优化搜索、阅读、写作和知识库功能。

项目定位：腾讯IMA是AI智能工作台，强调“第二大脑”的概念，聚焦知识管理、智能写作与信息整合，通过RAG架构实现高效的内容创作和个性化问答。特别值得一提的是，它已经支持DeepSeek R1满血版。

优势：

• 支持小程序、Windows、Mac多端，界面友好，上手容易。
• 接入DeepSeek R1满血版，推理能力出众。

不足：

• 知识库容量上限是1GB，对大量文档用户来说可能不够用。
• 云端部署，数据隐私性是一个考量点。

3. Google NotebookLM

产品地址：https://notebooklm.google.com/

项目定位：Google NotebookLM最初因为能从文档生成播客而爆火，但实际上它的知识库功能同样出色。通过RAG技术，它实现了一种非常流畅的文档驱动式智能问答。

优势：

• RAG性能优秀，响应速度很快。
• 独有文档生成播客功能，扩展性强。

劣势：

• 同样采用云端部署，数据隐私无法完全掌控。

对比测试

测试方案

• 导入文档：《DL_T 657-2015火力发电厂模拟量控制系统验收测试规程》

• 查询目标：文档中明确规定炉膛压力的控制指标。

• 测试标准：文档中有一张表格，明确写着正确的指标数据。以此作为判断依据，看几种RAG方案能否准确回答。

自建知识库：CherryStudio

• 选择知识库，新建数据库，导入规程PDF。
• 选择Pro/BAAI/bge-m3作为嵌入模型。
• 在聊天窗口关联该知识库。

测试结果：从回答内容来看，虽然找到了相关章节，但最终的答案却是错误的。

腾讯IMA

• 腾讯IMA跨平台体验很好，微信里用小程序就能直接操作，非常方便。
• 上传文档到云端，系统会自动处理，不需要手动选择嵌入模型（目前最大支持1GB）。
• 我们先用混元模型来回答。

测试结果：模型没有瞎编，稳定指标的回答算准确，但动态指标没有给出。

在追问之后，依然没有给出正确答案。

换用DeepSeek模型后，很快回答正确。

Google NotebookLM

• 直接导入文档，不需要选择嵌入模型。
• 第一次回答，只给出了稳态指标，追问后，才补充了动态指标。

总结

从这次实测来看，几个结论值得关注：

1、本地知识库的优势在于保密性和隐私性。 它用的推理模型也是DeepSeek R1，能力本身不差，但RAG的整体表现不如两个商业方案。差距主要出在OCR识别和嵌入模型上。

2、Google NotebookLM确实强。 无论是首次回答的准确率、检索速度还是对动态参数的处理，表现都非常稳定。

3、采用Deepseek R1的腾讯IMA表现不错。 准确率很高，但1GB的容量限制确实有些局促，希望腾讯能早点放开这个限制。

不同RAG方案对比总结表

典型测试表现对比（基于DL_T 657-2015）

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